CohEx：一种通用的群体解释框架

近年来，可解释人工智能（XAI）快速发展，关注如何解释复杂模型的数据。针对Shapley Additive Explanations（Shap），提出了一种模型不可知的方法，通过系统扰动分析生成特征重要性。该算法在动态推理下评估机器学习和深度学习的解释质量，并提出特征重要性方法的分类体系，衡量一致性和模型间相似性。