kernel shap

### 回答1：
Kernel SHAP (SHapley Additive exPlanations) 是一种解释机器学习模型预测结果的方法，它可以解释每个特征对模型输出的贡献大小。这种方法与基于局部的解释方法不同，它可以考虑整个特征空间的影响，并使用博弈论中的Shapley值来计算特征的贡献。

### 回答2：
Kernel SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种用于解释机器学习模型预测结果的方法。它基于Shapley Value理论，将预测结果的贡献分配给模型中的每个特征。

在Kernel SHAP中，首先建立一个对模型预测结果进行采样的数据集合，然后对每个特征进行组合来计算特征的权重。具体步骤如下：

1. 选择一个样本作为基准样本，将其作为参考点。
2. 生成所有特征的所有可能组合，并计算模型对每个组合的预测结果。
3. 对于每个特征组合，计算其净贡献，即与参考点相比，由该特征组合带来的预测结果变化。
4. 根据净贡献的多少来排序特征组合的重要性。
5. 使用Shapley Value来计算每个特征的贡献度，它表示了该特征对预测结果的平均边际贡献。
6. 最后，将特征的重要性和贡献度可视化或者以数值的方式呈现，帮助理解模型的预测过程。

Kernel SHAP的优点在于可以对任意模型进行解释，适用于各种类型的特征，包括数值型、类别型和文本型特征。此外，Kernel SHAP也考虑到了特征之间的相互作用，更加准确地分析了特征对预测结果的影响。

综上所述，Kernel SHAP是一种使用采样和Shapley Value理论来解释机器学习模型预测结果的方法，可以帮助我们理解模型的决策过程，并提供了特征重要性的排名和贡献度的度量。