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Dec, 2020
通过线性回归改进KernelSHAP：实用的Shapley值估算
Improving KernelSHAP: Practical Shapley Value Estimation via Linear Regression
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Ian Covert, Su-In Lee
TL;DR
本文探讨了如何通过线性回归来有效估计机器学习模型的Shapley值，并提出了一种方差缩减技术，以加速两个估计器的收敛速度。此外，还发现了一种新的无偏版本KernelSHAP，并提出了一种针对随机合作博弈的方法，可产生两个全局解释方法的快速新估计器。
Abstract
The
shapley value
solution concept from
cooperative game theory
has become popular for interpreting
ml models
, but efficiently estimating
→