快速近似计算Shapley值的归因解释方法
wf（2022）
摘要
Shapley值归因解释方法虽然能更准确量化解释结果,但过高的计算复杂度严重影响了该方法的实用性.本文引入KD树重新整理待解释模型的预测数据,通过在KD树上插入虚节点,使之满足TreeSHAP算法的使用条件,在此基础上提出了KDSHAP方法.该方法解除了TreeSHAP算法仅能解释树结构模型的限制,将该算法计算Shapley值的高效性放宽到对所有的黑盒模型的解释中,同时保证了计算准确度.通过实验对比分析,KDSHAP方法的可靠性,以及在解释高维输入模型时的适用性.
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