一、引言 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)作为一种经典的监督学习方法，在分类和回归问题中表现出色。其优点之一是生成的模型具有较好的泛化能力和可解释性，能够清晰地展示特征对于分类的重要性。 fastshap是一种用于快速计算SHAP值（SHapley Additive exPlanations）的工具，通过近似SHAP值的计算加速了模型的解释过程，使得模型的解释

一、引言 机器学习在当今社会扮演着日益重要的角色，但黑盒模型的不可解释性限制了其应用范围。因此，可解释性机器学习成为研究热点，有助于提高模型的可信度和可接受性。本文旨在探讨随机森林和fastshap作为可视化模型解析工具的应用，以帮助解释机器学习模型的决策过程和关键特征。通过对这两种方法的深入研究，可以更好地理解模型背后的逻辑，为进一步的应用提供指导。 二、可解释性机器学习的概念 可解释性对于机