我试图了解如何计算基值。所以我使用了 SHAP 的 github notebook 中的一个例子，Census income classification with LightGBM。

在我训练好 lightgbm 模型之后，我explainer.shap_values()分别对测试集的每一行进行了应用。通过使用force_plot()，得到基值、模型输出值以及特征的贡献，如下图所示：

我的理解是，当模型没有特征时，推导出基值。但它实际上是如何在 SHAP 中计算的呢？