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人工智能完整词典
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人工智能博弈论
应用博弈论原理来分析和解释人工智能模型的行为。它允许将特征之间的交互建模为游戏中的合作玩家。
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SHAP 力图
交互式可视化，显示每个特征如何将预测值从基线值推高或推低。直观地展示了特征对特定预测的累加贡献。
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SHAP 汇总图
结合了特征重要性及其对整个数据集上预测的影响的图。可以快速识别最具影响力的特征及其与目标变量的关系。
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SHAP 依赖图
可视化显示特定特征对预测的影响，同时揭示与其他特征的潜在交互作用。突出了变量之间的非线性关系和依赖性。
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SHAP 瀑布图
顺序表示，显示每个特征的贡献如何逐步累加以达到最终预测。从基线值开始，依次添加每个 SHAP 值，直至模型预测值。
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基值
SHAP 中使用的基线或参考值，代表在没有特征信息的情况下模型的平均预测。作为计算特征累加贡献的起点。
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边际值
当一个特征被添加到现有特征子集时所产生的额外贡献。这是计算 SHAP 值核心的部分，该度量量化了每个变量的增量影响。
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特征联盟
在计算 SHAP 值时一起考虑的特征子集，类似于博弈论中的玩家联盟。分析所有可能的联盟确保了贡献分配的公平性。
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解释的可加性
SHAP 的一项基本属性，确保特征贡献的总和加上基线值正好等于模型的预测值。保证了数学上的一致性和解释的可解释性。
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