本文提出了一种高效的近似数据 Shapley 值方法，能够在不同学习设置中提高计算速度，最高可达 9.9 倍。研究表明，该方法在评估数据价值时优于其他方法，有效提升预测器性能。此外，文中探讨了基于概率分类器的 Shapley 值和分布式数据 Shapley 值的应用，提供了新的算法和理论支持。