Shapleyの解釈を生成する機能がSASViyaに統合されていることを認識しています。 JMPでこれらの値を生成することに成功した人はいますか？ ProのNNとPythonの間でバウンスしてモデルを構築し、SHAP値を生成している顧客がいますが、この解釈をJMPまたはアドインを介してネイティブに実行したいと考えています。 誰かがこれを試しましたか？ 出来ますか？
線形回帰モデル（主効果のみ、交互作用や曲率なし）の場合、シャープレイ値はモデル内の因子の勾配推定値に正比例すると思います。シャープレイ値は、「各要素が出力平均にどの程度貢献したか」の尺度です。
より柔軟なモデル（相互作用や曲率、またはニューラルネットのようなより波打つようなもの）がある場合、あなたがしなければならないことは、（他のすべての要因を考慮に入れて）要因の平均限界効果を決定することです。プロファイラーでは、変数の重要度プロットを使用して、この推定平均限界効果のグラフを作成できますが、プロットの作成に使用された実際の値の表は報告されません。
プロファイラーからのシミュレーション出力を使用して、これを手動で作成し、各要素を要約することもできます。
シャープレイ値を決定するために使用する方法論を説明できれば、おそらくスクリプト化できます。
