SHAP（SHapley Additive exPlanations）值常用於分析機器學習模型的輸出行為。下列何者最符合 SHAP 值所提供的資訊？
iPAS 考題解析
SHAP（SHapley Additive exPlanations）值常用於分析機器學習模型的輸出行為。下列何者最符合 SHAP 值所提供的資訊？
- A. 模型在訓練過程中，各特徵對損失函數收斂速度的影響程度
- B. 依據特徵對模型整體準確率的影響，自動篩除低重要性變數
- C. 在單一預測結果中，各輸入特徵對最終輸出所產生的貢獻分配 ✓ 正確答案
- D. 透過調整特徵權重，使模型在推論階段降低計算複雜度
詳細解析
SHAP 值基於 Shapley 值的概念，計算每個輸入特徵對單一預測結果的貢獻程度。它能公平地分配各特徵對模型輸出的影響，提供個別預測的可解釋性。
出題年份：115 難度：★★☆