SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种基于博弈论的可解释人工智能方法，用于解释机器学习模型的预测结果。它源于Shapley值的概念，该值源自合作博弈论，公平地量化每个特征对模型输出的贡献，确保解释具有可加性、一致性和局部准确性。SHAP是模型无关的，适用于各种黑盒模型，如深度神经网络或随机森林，为复杂决策提供直观的特征归因分析。
在AI产品开发的实际落地中，SHAP被广泛应用于可解释AI（Explainable AI, XAI）领域，帮助产品经理理解模型决策逻辑，从而提升透明度、支持监管合规（如GDPR要求），并增强用户信任。例如，在金融风控系统中，SHAP可解释贷款拒绝原因；在医疗诊断产品中，它能揭示关键特征对疾病预测的影响。延伸阅读推荐Lundberg和Lee在2017年发表的论文《A Unified Approach to Interpreting Model Predictions》，以及Christoph Molnar的著作《Interpretable Machine Learning》。
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