Word2Vec有两种主要的模型架构：连续词袋模型（Continuous Bag of Words，简称CBOW）和跳字模型（Skip-gram）。训练Word2Vec的核心目标是通过调整单词向量的权重，使得模型能够最小化实际上下文单词的预测误差，得到的词向量可用于文本分类、文本相似度、推荐等下游任务。通过多次迭代，模型将学习到单词向量，这些向量在向量空间中能够捕获单词之间的语义关系，使得具有相似

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Shap值衡量特征的边际贡献度，是当前模型解释的最佳方法之一，对于模型进行可视化的全局解释、局部解释，可以在一定程度上满足业务对于模型解释性的要求。本文通过实例对shap原理进行讲解，帮助初学者、从业人员快速理解，并以代码进行全流程实战和结果展示、帮助大家上手使用。............

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