xgboost排列重要度和shap的區別

XGBoost排列重要度衡量特征對整個模型預測性能的貢獻程度，基於特征在樹模型中的分裂情況或增益大小，但它並未提供每個特征對單個樣本預測的影響程度。相比之下，SHAP是壹種基於博弈論的解釋方法，它計算每個特征對於每個預測的貢獻，並解釋了為何某個特征會增加或減少壹個預測的值。XGBoost排列重要度強調了整體貢獻，而SHAP提供了更為細致和個性化的特征影響解釋。