我认为你的解释并不完全正确。粗略地改写Lundberg 等人。[arXiv:1802.03888]，特征的SHAP值$i$ 是

我们对特定特征的（有符号）箭头长度感兴趣，该长度是特征的所有排列的平均值。对于线性模型$y(x) = w^Tx$ 特征的SHAP值 $i$ 会很简单 $w_i x_i$.

现在到您的项目：

1. 某些特征的 SHAP 值为 0 意味着在当前示例中，该特征的值被模型忽略。在线性模型中，该特征的权重为 0。
2. SHAP 值为 4 意味着当前示例中该特征的值将模型的输出增加了 4。让我使用您的摘要图作为说明。它是使用波士顿住房数据生成的，我们可以在数据集中检查特征“RM”（每栋房屋的平均房间数）的最大值约为 9。该图显示该特征的最亮红色阴影对应于SHAP 值在 3、4 和 8 左右。这意味着一所房子有 9 个房间往往会增加 3、4 或 8 千美元的价格。
3. 摘要只是所有示例的 SHAP 值的群图。您在下面包含的功率图示例对应于以下点$\text{SHAP}_\text{LSTAT} = 4.98$, $\text{SHAP}_\text{RM} = 6.575$，以此类推。

经过深思熟虑，我得出以下几点：

1. 你问的第一个问题的顶部情节，第二个问题是shap.summary_plot(shap_values, X)。它概述了每个样本的模型最重要的特征，并使用 SHAP 值度量显示了每个特征对模型输出（房价）的影响。当此摘要图中排在最前面的特征是 LSTAT（人口的低状态百分比）$\text{SHAP}_\text{LSTAT} = 0$仅仅意味着它对这些样本的模型输出没有贡献（对房价几乎没有影响）。

2. 例如，该图揭示了高 LSTAT（例如$\text{SHAP}_\text{LSTAT} = -7,$等）降低了预测的房价。颜色代表特征值（红色高，蓝色低）。

请注意，即使 LSTAT 也包含所有功能。专门计算和绘制所有实例的 SHAP 值。

如果要绘制第一个\单个实例 x 的 SHAP 值，则需要：

shap.force_plot(explainer.expected_value[0], shap_values[0][0,:], X_test.iloc[0,:])

3. shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[0,:], X.iloc[0,:])根据此文档对第一个预测的解释进行可视化 显示：

• 每个特征都有助于将模型输出从基值（已传递训练数据集上的平均模型输出）推到模型输出。
• 将预测推高的特征以红色显示（例如$\text{SHAP}_\text{LSTAT} = 4.98$, $\text{SHAP}_\text{PTRATIO} = 15.3$），那些将预测推低的人是蓝色的（例如$\text{SHAP}_\text{RM} = 6.575$ , $\text{SHAP}_\text{RAD} = 1$等）当 $\text{Model}_\text{output} = 24.41$美元的房价。

Lundberg 等人的论文的图 4 也强调了这一贡献量（幅度） 。[Nature BME]在名为“总体积”的特征上稍好，注释如下：