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最近，老郑看了很多文献，发现现在预测模型的文章，大多数都在用机器学习来建模和验证了，并且，可以看出，文章的题目已经不再强调“列线图”，现在文章多强调“SHAP”法。
举几个例子。
在机器学习领域中，一直备受关注，是一个重要的课题。尽管复杂的模型如深度神经网络和集成模型（如XGBoost、LightGBM）在预测性能上表现优异，但通常被视为“黑箱”，难以解释其内部决策过程。
然而，SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种解决这一问题的工具，用来解释机器学习模型预测结果的方法，由Scott Lundberg和Su-In Lee于2017年提出。它基于博弈论中的Shapley值概念，
SHAP支持多种机器学习框架，如XGBoost、LightGBM、sklearn、TensorFlow等，使用SHAP时，通常包括以下步骤：
在文章中的展示图如下：
SHAP作为机器学习模型的解释工具，已经是一项重大突破，通过量化特征对预测的贡献，提供可视化功能。
我们也要跟得上时代的脚步，用上新的方法！
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