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利用模型结构信息高效计算 SHAP
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种使用计算成本较低的回归模型来逼近基于分数解释技术的输出的方法，并通过归纳符合预测框架提供了有效性保证。研究结果表明，该方法在效率和执行时间方面优于其他方法，并能产生紧密的区间。此外，该方法还允许比较不同逼近方法的解释，并选择最合适的方法。
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关键要点
- 提出了一种使用计算成本较低的回归模型来逼近基于分数解释技术的输出。
- 通过归纳符合预测框架提供了对逼近值的有效性保证。
- 提出了几种非一致性度量方法，以考虑解释逼近的困难程度并保持低计算成本。
- 大规模实证研究表明，所提出的模型在效率（区间大小）方面表现良好。
- 与快速版本的 SHAP TreeSHAP 相比，所提出的方法显著提高了执行时间。
- 所提出的方法能够产生紧密的区间，并提供有效性保证。
- 该方法允许比较不同逼近方法的解释，并根据预测区间的信息量选择最合适的方法。
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