Shap·E是干什么的

Shapley值（Shapley Values），又称沙普利指数，是一种公平分配理论的概念，主要用于经济学、博弈论和机器学习领域。它最初是由 Lloyd Shapley 在1953年提出的，目的是为了解决合作博弈中每个玩家对整体收益贡献的量化评估。在机器学习中，特别是对于模型解释和特征重要性分析，Shapley值被用于计算每个特征（输入变量）对于模型预测结果的局部影响程度。它提供了一种理解模型决策过程的方法，帮助我们理解哪些因素对模型预测起到了关键作用。

Shapley值通过将所有可能的特征组合考虑进来，然后按照一定的规则分配每个特征的“责任”，得出一个特征贡献度的得分。这使得模型的解释更为公正和全面。

相关问题

SHAP理论是什么时候出现的

SHAP（SHapley Additive exPlanations）理论最初是由Lloyd Shapley在1953年提出的，它最初是应用于博弈论中，用于解决参与者如何分配收益的问题。后来，在2017年，Scott Lundberg和Su-In Lee等人将SHAP理论应用于机器学习模型的可解释性和解释性评估中，提出了SHAP值的概念，成为一种用于解释机器学习模型的重要方法。

shap value的base value是什么

Shap value是一种用于解释模型预测的工具，在计算Shap value时需要指定一个基准值（base value），它代表了特征值的中心位置或参考点。在计算Shap value时，我们会将特征值的取值与基准值进行比较，得到特征值对模型预测结果的影响大小。通常情况下，基准值会被设置为数据集中对应特征的平均值或中位数。