现在流行用机器学习+SHAP法探讨影响因素？请注意这不是因果推断
这项基于14万人的大规模研究成果发表在《Child and Adolescent Psychiatry and Mental Health》（医学2区，IF=4.6）期刊上。我们一起来看看！
shap
SHAP法可用于筛选预测因子吗？详解天津大学Lancet子刊文章
在机器学习领域中，模型的可解释性一直备受关注，是一个重要的课题。而SHAP是一种解决这一问题的工具，用来解释机器学习模型预测结果的方法。
JAMA子刊：COX回归可以结合SHAP分析吗？
SHAP（SHapley Additive exPlanations）是用来解释机器学习模型预测结果的方法。它基于博弈论中的Shapley值概念，为模型的每个特征分配重要性值，从而解释模型的预测过程。
《海洋预报》| 基于XGBoost和SHAP的海滩波浪爬高预测研究
海滩波浪爬高预测是海岸侵蚀防护和防灾减灾的关键技术支撑。针对现有经验公式在精确度、泛化性等方面的不足，将极限梯度提升模型XGBoost引入到波浪爬高预测中，利用1 400多个来自实验室和现场观测的海滩波浪爬高数据，通过贝叶斯优化进行超参数调整，建立基于XGBo