在shap value中explainer.expected_value是怎么计算的，请分步详细说明

SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种基于博弈论的特征重要性评估方法。它将每个特征的重要性分配给对预测的贡献，以便我们可以更好地理解模型是如何进行预测的。

在SHAP值的计算中，每个特征的SHAP值表示它对于模型预测的贡献。SHAP值的计算需要一个基准值，即一个样本的特征值全部为0时的预测值。在SHAP值的计算中，我们需要计算出每个特征在样本的取值下所对应的模型预测值，与基准值的差异即为该特征对于模型预测的贡献。

而在计算SHAP值时，我们需要对每个特征进行“mask”，即对于每个特征，将其在样本中的取值替换为其在基准值中的取值，计算出该样本在“mask”后的模型输出。这样我们就可以计算出每个特征对于模型输出的影响。

对于一个模型而言，它的SHAP值是基于训练数据的SHAP值的期望值。因此，在计算期望SHAP值时，我们需要对训练集中的每个样本进行SHAP值的计算，并将它们的SHAP值相加，最后除以样本数即可得到期望SHAP值。而在计算期望SHAP值时，我们需要使用一个explainer.expected_value来表示模型预测的期望值，即使用训练集中所有的“mask”后的模型输出的平均值，而不是单个样本的预测值。

因此，explainer.expected_value的计算方式为：对于训练集中的每个样本，将其对应的特征值进行“mask”，计算出该样本在“mask”后的模型输出，然后将所有样本的模型输出取平均值，即为explainer.expected_value。在计算期望SHAP值时，我们可以使用这个平均值作为模型预测的期望值。