Shap對模型的貢獻在於，它不僅提供了純預測結果，還解釋了每個預測因子。例如，假設壹個信用評分模型根據多個因素(如收入、債務、信用記錄等)預測壹個人是否有資格獲得貸款。).使用Shap，我們可以確定每個輸入變量在決策中的重要性。
Shap是黑盒模型的可解釋方法，對應了很多基於深度學習模型的應用場景。Shap提供了壹個有效的解釋框架，允許數據科學家和機器學習從業者審查和驗證模型預測。Shap在實現可解釋性和可視化方面非常靈活，可以應用於各種機器學習任務和應用場景。