本研究提出了一种可比边际贡献采样（CMCS）方法，旨在解决Shapley值在特征解释中的计算复杂性，显著提升Top-k特征识别的效率，突破传统方法的局限。

本文提出了一种基于鲁棒性分析的特征解释评估标准，并通过多领域实验验证其有效性。研究了黑盒模型的可解释性，强调了不同子组解释质量的公平性挑战及现有评估指标的局限性。