shap.KernelExplainer(stacked_preds, X_test)中stacked_preds要求是什么属性

`shap.KernelExplainer` 是 SHAP 库提供的一个类，用于解释模型在某个样本上的预测结果。其中 `stacked_preds` 参数要求是一个可调用对象，用于计算模型在给定输入上的预测结果。具体来说，它要求是一个函数或者实现了 `__call__` 方法的对象。

在 `KernelExplainer` 中，`stacked_preds` 参数会被用来计算模型在 `X_test` 中每个样本上的预测结果。因此，它需要能够接收一个二维数组 `X`，并返回一个一维数组，表示模型在 `X` 中每个样本上的预测结果。通常情况下，`stacked_preds` 会是一个模型的预测函数，例如：

def predict(model, X):
    return model.predict(X)

其中，`model` 是你训练好的模型，`X` 是一个二维数组，表示输入数据。这个函数会调用模型的 `predict` 方法，返回模型在 `X` 中每个样本上的预测结果。

在使用 `KernelExplainer` 时，你需要将 `stacked_preds` 参数设置为这个函数，例如：

import shap

explainer = shap.KernelExplainer(predict, X_test)

这样就可以使用 `explainer` 对象来解释模型在 `X_test` 中每个样本的预测结果了。