我试图使用Shapley value方法来理解模型预测。我正在Xgboost模型上尝试这个。我的情节如下所示

有人可以帮我解释一下吗？或者确认我的理解是正确的？

我的解释

1)高值Feature 5（由玫瑰色/紫色组合表示） - 导致预测 1

2）低值Feature 5（用蓝色表示） - 导致预测 0

3)Feature 1步骤 1 和 2也适用

4)低值Feature 6导致预测 1 和高值Feature 6导致预测 0

5)低值Feature 8导致预测 1 和高值Feature 8导致预测 1 也是如此。如果它太极端的 x 轴（意思是从 x(1,2) 或 x(2,3) - 这意味着这个特征的低值（在这种情况下）的影响，对预测有很大的影响 1 。 我对吗？

6）无论重要性/影响如何，为什么我在情节中看不到我所有的 45 个特征。no color当它们不重要时，我不应该看到吗？为什么我只看到大约 12-14 个特征？

7)Feature 43 , Feature 55,Feature 14在预测输出中起什么作用？

8)为什么 SHAP 值范围为-2,2?

有人可以帮我弄这个吗？