线性svr计算shap值用哪个函数接口

在Python中，常用的库如`interpret-core`（以前称为`SHAP`）提供了一些方便的功能来计算线性SVR模型的Shapley值。例如，你可以使用`shap.LinearExplainer`配合`shap_values()`函数。以下是一个简单的示例：

from sklearn import svm
import shap

# 假设你已经有了一个训练好的线性SVR模型 'lsvm_model'
# 和一组待解释的数据 'data'

# 初始化LinearExplainer
explainer = shap.LinearExplainer(lsvm_model, data)

# 计算Shapley值
shap_values = explainer.shap_values(data)

这个接口返回的是一个二维数组，每一行对应一个样本，每一列对应一个特征的Shapley值，表示了该特征对于模型预测结果的重要性。

如果你是在其他编程语言环境中工作，可能会有不同的库或模块来实现相似功能，但基本思路是一致的：先选择合适的解释工具，然后用该工具的接口来计算模型的Shapley值。