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基于 TreeSHAP 算法（论文 arXiv:1802.03888）的树集成 SHAP 解释器。
该解释器把多棵 PkTree 的逐特征贡献相加， 并且把所有树的期望值（cover 加权叶值均值）与一个常数偏置项 （TreeShapExplainer.Intercept，例如梯度提升模型的 base score）相加作为最终的基线值。
因此对于任意样本 x 都有：sum(Explain(x)) + Baseline = 集成的加性输出。
TreeShapExplainer
01 Syntax
Microsoft.VisualBasic.Math.Statistics.ShapleyValue.TreeShapExplainer
02 Methods
| Name | Overloads | Summary |
|---|---|---|
| .ctor | 1 | |
| Explain | 1 | 计算样本的逐特征 TreeSHAP 贡献值（不包含基线值）。 |
| ExpectedValue | 1 | 计算单棵树的期望输出，即按照节点 cover 进行加权的叶值均值。 |
03 Properties
| Name | Overloads | Summary |
|---|---|---|
| Trees | 1 | 组成该集成的所有二叉树。 |
| TreeBaselines | 1 | 每一棵树的期望输出 E[f_t]。 |
| Intercept | 1 | 叠加在树集成输出之上的常数偏置项（例如 GBM 的 first_round_pred）。 |
| FeatureNames | 1 | |
| Baseline | 1 | |
| Size | 1 |
04 Members
#ctor(
IEnumerable(Of PkTree), String(), IEnumerable(Of Double), Double)Parameters
| Name | Type | Description |
|---|---|---|
trees | IEnumerable(Of PkTree) | 组成集成的所有二叉树 |
treeBaselines | String() | 每一棵树的期望输出，缺省时会根据树的 cover 自动计算 |
featureNames | IEnumerable(Of Double) | 特征名字 |
intercept | Double | 叠加的常数偏置项 |
Explain(
Double())计算样本的逐特征 TreeSHAP 贡献值（不包含基线值）。
Parameters
| Name | Type | Description |
|---|---|---|
x | Double() | - |
ExpectedValue(PkTree)
计算单棵树的期望输出，即按照节点 cover 进行加权的叶值均值。
Parameters
| Name | Type | Description |
|---|---|---|
tree | PkTree | - |
Trees
组成该集成的所有二叉树。
TreeBaselines
每一棵树的期望输出 E[f_t]。
Intercept
叠加在树集成输出之上的常数偏置项（例如 GBM 的 first_round_pred）。
FeatureNames
Baseline
Size