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？

解析

正確答案：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

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。

每個選項為什麼對或錯

• 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 錯誤選項

  SHAP 分析的是預測結果中各特徵的貢獻，不是訓練過程中對損失函數的影響。

• 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 錯誤選項

  SHAP 提供特徵貢獻資訊但不自動篩除變數，且是針對個別預測而非整體準確率。

• 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 正解

  SHAP 計算單一預測中各特徵的貢獻分配，描述正確（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 錯誤選項

  SHAP 是解釋工具，不透過調整權重來降低計算複雜度。

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