机器学习模型解释：SHAP分析的非技术指南

本文旨在帮助数据科学家和非技术人员理解SHAP（SHapley Additive exPlanations）分析。SHAP方法将机器学习模型的预测分解为每个输入变量的贡献之和，用于解释模型如何进行预测。文章通过瀑布图、力图、条形图、蜂群图和依赖图等可视化工具，解释了如何理解SHAP值，并从局部和全局两个层面解释模型预测。局部解释关注个体预测，而全局解释则关注模型在整个数据集上的行为。文章强调了SHAP分析的价值，例如识别重要特征、发现数据问题以及生成假设，但也提醒读者谨慎解读因果关系。