Shapely值通常指的是Shapley值，它是一个用于量化和分配合作收益的数学概念。具体来看： 定义：Shapley值由Lloyd Shapley于1953年在合作博弈论中提出，它通过考虑各参与者（代理）对合作项目的贡献来公平分配合作收益。一个合作项目可以由一组代理和他们在这个项目中的贡献量的特征方程来表示。 计算方式：Shapley值是参与者对于一个合作项目所期望贡献量的平均值。具体来说，每个参与者（如程序猿）会根据他们对不同子集联盟的可能贡献来分配收益。在博弈论的背景下，这可以帮助解决多个参与者在合作过程中因利益分配产生的矛盾问题。 应用：在机器学习领域，Shapley值被用来解释模型预测。在这种情况下，“玩家”是指输入特征，而“收益”则是指模型针对特定实例的预测值与所有实例的平均预测值之差。通过SHAP（Shapley Additive Explanations）框架，可以更好地理解机器学习模型是如何得出其预测的。 综上所述，Shapely值或Shapley值是一个有助于理解和分配合作利益的强有力工具，无论是在传统的经济博弈论还是现代的机器学习解释性分析中都有广泛的应用。