主要观点：本系列探讨 AI 可解释性在从基础原理到实际用例中如何帮助建立信任、确保问责并与现实需求相契合，此部分聚焦金融领域用 SHAP 值解释梯度提升模型的信用批准决策。
关键信息：

• 模型虽有效但难以解释，应用 SHAP 方法可赋予各变量对预测的数值贡献，能识别关键变量及影响方向，检测潜在偏差。
• 介绍了适合 CatBoost 模型的解释器，以及 SHAP 的各种工具和可视化方式，如 summary 图表、决策图表、Waterfall 图表和 individual Force 图表等，用于分析模型决策。
• 强调了可视化有助于理解重要变量的影响，可用于业务沟通和建立用户信任，同时要评估解释方法的质量和可靠性，可通过稳定性分析、SHAP 依赖图表和与内部变量重要性方法比较等方式。
  重要细节：
• SHAP 总结图表根据变量平均影响对其进行排名，方便识别关键变量及其对决策的影响方向。
• 不同的决策图表用于分析测试集的不同预测子集，有助于比较和检测决策模式。
• Waterfall 图表逐步展示变量对预测的影响，Force 图表更直观地展示变量对预测的推动方向。
• 评估解释方法时，要考虑数据的稳定性、潜在偏差以及与内部方法的一致性等。
• 提供了多个相关链接，包括 LIME、不同数据集及相关研究等。