本研究通过引入Shapley交互（SIs）解决了Shapley值在特征归因和数据估值中的局限性，提升了对黑箱模型的理解。shapiq是一个开源Python包，整合算法，高效计算Shapley值和SIs，并提供基准测试工具评估性能。

本文介绍了一种新的数据估值框架OpenDataVal，利用Wasserstein距离和敏感性分析方法，能够有效识别低质量数据并提升性能。该框架支持多种数据估价算法的比较，并通过实验验证了其有效性。此外，介绍了高效聚类框架SkeVa family和新数据评估方法Data-OOB，均在大规模数据集上表现优异。