作者简介：王海元, 民进会员，副教授。

研究专长：统计机器学习

主讲课程：《回归分析与实现》，《系统工程》，《计量经济分析》，《商业智能及应用》等。

【全局视角】SHAP 值汇总分析，勾勒出数据集中各特征对模型预测的整体影响力，精准定位关键驱动因素，仿佛从万米高空俯瞰整个模型决策地形图，一眼锁定关键山脉与河流。

【局部微观】针对单个预测样本，SHAP 细致入微地剖析每个特征的贡献，就像在微观世界用电子显微镜观察分子结构，清晰呈现每个特征如何推动此次预测结果的形成，让个性化的决策解释触手可及。

【模型 debugging “得力助手”】当模型预测出现偏差，SHAP 迅速定位 “捣乱” 的特征，助力我们有的放矢地优化模型，效率提升数倍。

【业务决策 “翻译官”】将模型预测结果 “翻译” 成业务语言，为非技术背景的决策者提供直观依据，让数据智慧在业务落地时畅通无阻。

【模型对比 “裁判” 】不同模型在解释性上的差异，SHAP 能一探究竟，帮我们筛选出不仅预测准，而且逻辑通透的优质模型。

summary_plot：展示每个特征对模型预测结果的整体影响情况。横轴是 SHAP 值，表示特征对预测结果的贡献程度；纵轴是各个特征名称。它从图中可以看到哪些特征在模型中起到关键作用，比如某些特征的 SHAP 值分布范围广且绝对值较大，说明它们对模型预测结果的影响更为显著。这个图还能帮助我们观察到特征值大小（用颜色表示）与预测结果之间的关系，比如高值特征是会推动预测结果增大还是减小，为理解模型整体行为提供了直观的视角。

force_plot：针对单个样本的预测解释。左侧是基线预测值，也就是当没有考虑任何特征时模型的初始预测值；右侧是模型对该样本的实际预测值。中间的箭头表示各个特征对预测结果的影响方向和大小，箭头向右意味着特征使预测值增加，向左则表示使预测值减少，箭头的长度反映了特征对预测结果影响的强弱。通过这个图，我们可以清晰地看到在这个特定样本中，每个特征是如何 “发力” 来影响最终预测结果的，就像在显微镜下观察到每个特征的具体作用，有助于深入理解模型对单个样本的决策过程。

bar_plot：主要用于展示各个特征对模型预测结果的平均重要性。横轴是特征的平均绝对 SHAP 值，表示该特征在所有样本中对预测结果影响的平均大小；纵轴是特征名称。柱子越长，说明该特征在模型中总体上越重要。这个图能让我们快速了解哪些特征是模型的关键驱动因素，方便我们在特征选择、模型优化或向业务人员解释模型时突出重点。它从全局角度对特征的重要性进行排序和展示，让我们对模型的整体特征利用情况有一个清晰的认识，为后续的模型改进和决策提供依据。