SHAP

SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种用于解释机器学习模型预测结果的方法。它基于博弈论中的Shapley值概念，旨在提供一种公平的方式来分配每个特征对模型预测的贡献。通过SHAP，我们可以理解在单个预测中各个输入特征的重要性以及它们如何影响最终的输出。

SHAP方法具有以下特点：

• 一致性：如果一个模型对于两个不同的输入做出了预测，并且其中一个特征在这两个输入之间没有变化，那么该特征对于这两个预测差异的影响应该相同。
• 局部精度：对于任何特定的数据点，SHAP值之和加上基础值（通常是所有训练样本输出的平均值）等于模型对该数据点的具体预测值。
• 缺失性：如果一个特征实际上没有出现在某个预测中，那么它的SHAP值为0。
• 对称性：两个特征如果对模型输出的边际贡献总是相同的，那么它们的SHAP值也应该相同。

SHAP可以应用于各种类型的机器学习模型上，包括但不限于树模型、深度学习网络等。它帮助提高了模型的透明度和可解释性，使得非专家用户也能理解复杂的机器学习决策过程。此外，还有专门针对某些类型模型优化过的SHAP实现，如Tree SHAP专为树模型设计，能更高效地计算SHAP值。

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案例：

Liu等（2024）利用随机森林算法预测地下水位的情况，然后将地下水位作为特征输入下一个机器学习算法做精准植被分类。在每一个机器学习模型完成之后用SHAP方法对模型进行解释。SHAP可以对单样本以及整体进行解释，也可以分析特征的重要性等。

机器学习+SHAP研究范式

SHAP依赖关系图。
在SHAP框架中，一个特征的SHAP值反映了该特征对模型预测值的贡献程度。
当提到某个特征的SHAP值较高时，这意味着：

• 重要性：这个特征对于模型做出当前预测来说非常重要。即，在考虑了所有可能的特征组合情况下，该特征对最终预测结果有着显著的影响。
• 影响方向：SHAP值不仅表明了重要性，还指示了特征值变化如何影响模型输出的方向。正值表示随着该特征值增加，模型预测结果倾向于上升；负值则相反，意味着该特征值增长会导致预测结果下降。
• 个体差异：值得注意的是，SHAP值是针对单个实例计算出来的，因此即使是同一个特征，在不同的数据点上也可能有不同的SHAP值。这反映了不同样本间特征影响力的差异。

塔里木河下游流域 EWDP 条件下植被生长的 SHAP 依赖关系图。红色和蓝色分别表示变量的较高值和较低值。

参考文献

Liu, Q. et al. Precise ecological restoration under water diversions-groundwater-ecosystem interactions in drylands. Journal of Hydrology 628, 130601–130601 (2023).