SHAP值（SHapley Additive exPlanations）是一種用於解釋機器學習模型預測的方法，它基於博弈論中的Shapley值概念。在機器學習領域，SHAP值通過比較存在和不存在特定特徵時的模型預測來計算，從而量化每個特徵對模型預測的貢獻。這些貢獻可以是正面的也可以是負面的，並且是針對數據集中的每個樣本和特徵進行計算的。SHAP值提供了一種本地和一致的方式來解釋模型行為，幫助理解哪些特徵對特定預測的影響最大。
SHAP值的計算是通過疊代比較所有可能的特徵組合來完成的，為每個特徵分配一個重要性值，這些值加總起來就構成了模型對特定預測的解釋。SHAP值的概念不僅限於回歸問題，也適用於分類和其他機器學習任務。它們對於理解複雜模型（如深度神經網路）的決策過程特別有價值，因為這些模型通常難以直接解釋。
SHAP值的計算和套用可以幫助識別模型的優勢和不足，最佳化特徵選擇，以及改進模型性能。此外，SHAP值和相關可視化工具還可以深入理解模型的預測過程，特別是在解釋黑盒模型時非常有用。