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为训练好的树模型、核模型或深度模型生成SHAP（Shapley加性解释）特征归因，使用刻意选择的背景数据集，报告背景集扰动下的归因稳定性，并输出全局重要性摘要及每个实例的瀑布图。适用于以下场景：利益相关者询问“模型为何做出此预测？”、出于监管合规要求需要可解释性（如欧盟AI法案、FCRA不利行动通知）、用户拥有树集成模型或深度模型且需要特征归因，或调试异常预测时。拒绝在线性模型上使用SHAP（因其闭式系数已提供归因），并在背景数据集过小或选择不当时发出警告。

模型生成摘要（rules/v1 · 2026-11-15 03:32）：为训练好的树模型、核模型或深度模型生成SHAP（Shapley加性解释）特征归因，使用刻意选择的背景数据集，报告背景集扰动下的归因稳定性，并输出全局重要性摘要及每个实例的瀑布图
这是模型对公开材料的总结，不是官方声明，请以原链内容为准。

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版本	存档时间	内容哈希	内容
v1	2026-11-15 03:31	3fa5e3aa	可取

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