可生成数据表类型（推荐）
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| 节点状态 |  /  Win10及以上可用在V1.0部署
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|---|---|
SHAP  | |
| 节点开发者 | 决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS) |
| 节点英文名 | SHAP |
| 功能主类别 | 机器学习 |
| 英文缩写 | SHAP |
| 功能亚类别 | 模型评估 |
| 节点类型 | 数据挖掘 |
| 开发语言 | R |
| 节点简介 | |
SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种用于解释机器学习模型预测的算法和框架。它基于博弈论中的Shapley值概念，并将其应用于解释预测模型中各个特征对最终预测结果的贡献程度。 | |
| 端口数量与逻辑控制(PC) | |
| Input-入口 | 2个 |
| Output-出口 | 2个 |
| Loop-支持循环 | 否 |
| If/Switch-支持逻辑判断 | 否 |
| 输入输出 | |
| 相关节点 | |
| 上一节点 | 机器学习基础绘图节点 |
| 下一节点 | 多模型评估节点 |
概述
SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种用于解释机器学习模型预测的算法和框架。它基于博弈论中的Shapley值概念，并将其应用于解释预测模型中各个特征对最终预测结果的贡献程度。
节点使用指南
- 最适用的场景：决策树可用于解决分类问题，其中目标是将数据分为不同的类别或预测数据的类别。
- 处理的数据类型：结局变量为二分类，特征变量大多数为连续型的变量。
变量配置
- 选择预测概率值：选择预测概率变量，一般带有“_pred”字样，可多选。
- 选择真值：选择测试值，可多选。
参数配置
- 绘图方法选择：可多选双坐标直线图，柱状图，热图，热力散点图，蜂群图。
注意事项
- 不支持带空值运算，在选择多个预测值和真值时必须一一对应，即如果预测值选择"A_pred","B_pred"，真值也必须按照"A","B"的顺序勾选，不可按照"B","A"的顺序选择。
- 节点可选出图，
- 导入该节点的数据端口为绘图数据集，导入前注意接口颜色。
参考文献
查找其他类别的节点，请参考以下列表
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数据处理节点
数据输入
变量处理
行列处理
矩阵处理
表格处理
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数据分析节点
描述性统计
统计检验
方差分析
相关分析
回归分析
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时序分析
潜变量分析
生存分析
多元分析
综合分析
列表
机器学习节点
列表
AI和神经网络
环境检测
