Kernel SHAP

Kernel SHAP (Shapley Additive Explanations) 是一种基于 Shapley 值的模型解释方法，通过计算每个特征对模型预测结果的贡献，来解释模型预测的原因。Kernel SHAP 的核心思想是将特征值的不同组合看作模型输入的不同实例，通过对这些实例进行模型预测并计算 Shapley 值来得到每个特征值的重要性。

具体来说，Kernel SHAP 首先计算出所有特征值的平均值，然后随机选择一个特征值并将其替换为在该特征值周围的随机样本，然后计算模型预测结果的变化，即该特征值对预测结果的贡献。然后再对其他特征值进行类似的操作，直到计算出所有特征值的贡献，最终得到每个特征值的 Shapley 值。

Kernel SHAP 的优点在于可以处理多种类型的特征，包括数值、类别和文本等，同时也可以处理多个特征之间的交互效应。但是，由于需要进行大量的模型预测计算，因此计算复杂度较高，需要一定的计算资源和时间。