是一种基于博弈论的机器学习可解释性方法，用于解释个体预测结果和全局模型行为。其核心思想是将每个特征对模型预测的贡献分解为可加的数值，从而量化每个特征的重要性及其对预测结果的影响方向（正 / 负）。SHAP（SHapley Additive exPlanations）对输入数据的维度有明确要求，具体取决于使用的模型类型和解释器。SHAP 特征重要性蜂巢图 (Summary Plot - Violin

三维及以上数组用于表示更复杂的结构，如三维空间数据（体积像素）、视频帧序列（时间 + 空间维度）、张量（机器学习中的高维数据）等。数组的维度是数组的核心属性之一，它决定了数据的组织形式和结构，对数据存储、访问、运算及算法设计都有着至关重要的影响。线性结构的代表 一维数组是最简单的数组形式，数据按顺序排列成一条 “直线”，类似数学中的向量。由结果可知该shap数组为三维数组，可以利用上面学习的数组操