SHAP（SHapley Additive exPlanations）和LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）都是機器學習模型解釋的常用方法，但它們有不同的理論基礎和特點：
SHAP 的特點：
• 基於合作博弈論中的Shapley值，為每個特徵分配公平的貢獻值。• 同時提供局部（對單個預測解釋）和全局（整體模型行為解釋）的視角。
• 理論嚴謹，具備加法性質：所有特徵的SHAP值加總等於模型預測。
• 能處理非線性關係，解釋結果一致且穩定。
• 計算相對複雜且較慢，尤其對大型複雜模型。
LIME 的特點：
• 通過在單一數據點附近擾動特徵生成樣本，建立簡單的局部線性代理模型解釋預測。
• 主要聚焦於局部解釋，視覺化簡單快速，易於實現。
• 計算速度快，但結果因隨機擾動可能不夠穩定一致。
• 無法充分捕捉非線性和特徵間的複雜關係。
選擇參考：
• 如果需要全面且穩定的解釋，並且計算資源允許，建議使用SHAP。
• 如果需要快速且簡單的局部解釋，或者計算資源有限，可以選擇LIME。
• 兩者在一定程度上可以互補，實踐中可同時使用以驗證模型解釋的穩健性。
簡單比喻：
SHAP像一位公平的裁判，根據所有隊員（特徵）貢獻公平分配分數，LIME則像是局部觀察者，只看局部小範圍內的表現進行解釋。
總結：
SHAP利用博弈論嚴謹理論，提供全局和局部的穩定解釋且計算較慢；LIME通過局部擾動快速生成代理模型，適合快速局部解釋但可能不穩定。二者適用場景不同，常作互補使用。
