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SHAP（SHapely Additive Models）是一种用于预测的机器学习模型，用于解释数据集中特征之间的相互作用和关联。它是一种核方法，可以处理高维数据，并允许特征之间的交互。SHAP采用了一种直观且易于理解的方式，将特征对结果的影响以分值的方式呈现出来，从而帮助研究人员和开发者更好地理解特征对模型预测结果的作用。
2. SHAP analysis：SHAP分析是对模型进行解释性建模和分析的方法，可以帮助理解模型对数据的解释和预测能力。
3. SHAP impact：SHAP影响是指模型预测结果的差异对实际结果的影响程度，可以帮助评估模型的预测效果和实际应用价值。
4. SHAP insights：SHAP洞察是指通过SHAP分析获得的对数据和模型的理解和洞察，可以帮助改进模型和优化数据集。
5. SHAP-based explanation：基于SHAP的解释是指使用SHAP方法对模型预测结果进行解释和分析的方法，可以帮助理解模型对特定数据的预测和解释能力。
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