使用SHAP（SHapley Additive exPlanations）进行模型可解释性和可解释性分析。在解释机器学习模型预测、计算特征重要性、生成SHAP图（瀑布图、蜜蜂群图、条形图、散点图、力图、热力图）、调试模型、分析模型偏差或公平性、比较模型或实现可解释AI时使用此技能。适用于基于树的模型（XGBoost、LightGBM、随机森林）、深度学习（TensorFlow、PyTorch）、线性模型以及任何黑箱模型。