由于 SHAP 为您提供了对单个样本的估计（他们是本地解释者），因此您的解释是本地的（对于某个实例）

您只是在比较两个不同的实例并得到不同的结果。这是正常的，可能发生在训练和测试集中。这也不意味着您的训练集和测试集的拆分不好，它们可能是好的拆分。

最后，完成 SHAP 是为了帮助您了解模型在特定实例中的行为方式。应该在您有兴趣了解的地方进行。我想您也可以尝试使用 shap 值找出 train 和 test 之间的区别，但它们是本地解释器，因此您可能找不到太多成功。

考虑到特征的重要性，我不会说任何关于预测质量的事情。

您必须确保问题不是来自您的数据或模型：

• 确保您的数据不会发生显着变化（相同的类百分比），但也要确保特征的一般分布/相关性、特征和输出之间的相关性。

• 确保您的模型不会过度拟合您的训练数据。

一旦您确定了这一点，使用 SHAP 查找异常值的想法很有趣，但可能根本不起作用，具体取决于您的变量/问题。