Shapley 加性解釋
Shapley Additive Explanations（SHAP）
別名：SHAP
Shapley 加性解釋是以合作賽局概念分配特徵對預測貢獻的解釋方法框架，通常相對基準值呈現各特徵的正負影響。
企業如何使用這個概念？
檢視單一案件哪些欄位提高或降低模型分數。
容易混淆之處
SHAP 貢獻取決於模型與背景資料，不等於因果效果。
定義依據
來源查核日期：2026-09-09
繁體中文為編輯工作譯名；本次未取得統一官方繁中譯名的證據，英文名稱保留概念辨識，不冒充標準條文譯本