改进KernelSHAP中的采样策略
本研究解决了计算精确Shapley值所需的高计算成本问题。通过提出三种新的技术，特别是改进加权方案和稳定技术，研究显著提升了Shapley值近似解释的准确性。这种改进对于实际应用中的模型可解释性具有重要意义。
本研究探讨Shapley可解释性中常见的特征不相关假设问题。作者提出两种解决方案：一是利用生成模型实现灵活的数据归因；二是直接学习Shapley价值函数以提升性能和稳定性。研究显示，该假设可能导致错误展示和隐藏模型依赖性。
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
