回帰回帰の学习を行い，福芙オブジェクトを作用成し。福芙オブジェクト点を指定とき，クエリ点を指定なかっなかっ合，シャープレイ値は计算され。合身次にをクエリてます値を计算计算ます次に，关联阴谋を使使し，シャーシャープレイ値の棒グラフ作作作者

CARBIG.00

加载CARBIG.

加速那气瓶などの予测子参数とと数MPG.が格式されたた作物成します。

TBL =桌子（加速，气缸，位移，马力，Model_year，重量，MPG）;

学习セットセットのの欠损値をすると，メモリ消费量をしし关联Fitrkernel.の学习速度を向上させることができます。TBL.の欠损値を削除します。

tbl = rmmissing（tbl）;

关节有关部Fitrkernel.をを用してMPG.のBlackboxモデルの学习习行います。

RNG（'默认'的）再现性的百分比mdl = fitrkernel（tbl，'mpg'那'patericalpricictors'，[2 5]）;

福芙オブジェクトを作用成し。MDL.には学习データデータがれれため，データセットTBL.を指定します。

解释者=福利（MDL，TBL）

解释器=福利属性：BlackBoxModel：[1x1 regrestionkernel] QueryPoint：[] BlackpoxFited：[]福音维价：[] NumsubSets：64 x：[392x7表] CateOricalPredictors：[2 5]方法：'snoventional-kernel'

解释者は，学校データTBL.をXプロパティに格式します。

TBL.の最初の観测値についてすべての予测子変数のシャープレイ値を计算します。

querypoint = tbl（1，:)

querypoint =1×7表加速气瓶位移马力Model_year重量MPG ____________ ______________________ 12 8 307 130 70 3504 18

解释者=适合（解释者，Querypoint）;

回帰モデルの场合，福芙は予测応答を使使用してシャープレイ値を计算しし福血价プロパティに格式します。福血价プロパティの値を表示します。

解释者。谢谢价值

ANS =.6×2表Predictor ShapleyValue ______________ ____________“加速”-0.1561“圆柱”-0.18306“位移”-0.34203“马力”-0.27291“Model_year”-0.2926“重量”-0.32402

クエリクエリ点についてのの予测応答を表示，关词阴谋予测子名称にれるれるシャーににに含まれるれるスコア表示するに，座标轴表示ticklabelinterpreter.値を'没有任何'に変更します。

解释者.Blackboxfited.

ans = 21.0495.

f =图;plot（解释器）f.currentaxes.ticklabelinterpreter ='没有任何';

横棒グラフは，绝対値値并べ替えた，すべてのの数のシャープレイを示します。各シャープレイ値ます。各シャープレイ値ます。ます。

分享モデルの学习习行い，福芙オブジェクトを作成します。次に，复数のクエリ点のシャープレイ値を计算します。

Creditrating_Historical.データデータを読み込みます。データセットには，顾客id，顾客顾客财务，业主种，および信用格が格式されてます。

TBL = READTABLE（'Credenrating_historical.dat'）;

关节有关部Fitcecoc.をを用して，信用格の黑箱モデルモデル学习习せます。TBL.内の2〜7列目の分数をを子数量として使使し。

Blackbox = FitCecoc（TBL，'评分'那......'predictornames'，tbl.properties.variablenames（2：7），......'patericalpricictors'那'行业'）;

黑盒子モデルモデル使使て，福芙オブジェクトを作物成し。计算速度を向するするは，TBL.の観测値の25％を阶层的にサブサンプリングし，その标本を使用してシャープレイ値を计算します.kernelSHAPアルゴリズムの拡张机能の使用を指定します。

RNG（'默认'的）再现性的百分比c = cvpartition（tbl.rating，'坚持'，0.25）;tbl_s = tbl（测试（c），:);解释者=福利（Blackbox，Tbl_s，'方法'那'条件 - 内核'）;

真真信用格値値それぞれAAA.およびB.となる2つのクエリ点をます。

querypoint（1，:) = tbl_s（find（strcmp（tbl_s.rating，'aaa'），1），:);querypoint（2，:) = tbl_s（find（strcmp（tbl_s.rating，'B'），1），:)

querypoint =2×8表ID WC_TA RE_TA EBIT_TA MVE_BVTD S_TA工业评分_____ ______ ______ _______ ________ _____ ________ _______ 58258 0.511 0.869 0.106 8.538 0.732 2 { 'AAA'} 82367 -0.078 -0.042 0.011 0.262 0.167 7 { 'B'}

予测のに値予测ししししれるしししに含まれるアンダーを表示に含まれるアンダーを表示するにれるれるアンダーするに含まれるれる表示する含ま含まれるれるする含ま含ま含まにれるするするする点点するクエリクエリクエリクエリクエリ点クエリプレイクエリプレイticklabelinterpreter.値を'没有任何'に変更します。

explexer1 = fit（解释器，querypoint（1，:)）;f1 =数字;绘图（expresser1）f1.currentaxes.ticklabelinterpreter ='没有任何';

2番目

ExplateR2 = Fit（解释器，QueryPoint（2，:)）;F2 =数字;绘图（excexer2）f2.currentaxes.ticklabelinterpreter ='没有任何';

2番目のクエリ点に关键词実际格式はB.ですです，予测された格式はBB.です。プロットには，予测された格式ののシャープレイ値が表示れれれ

解释器1と解释器2にはそれぞれ，最初のクエリ点と2番目のクエリ点についてのシャープレイ値が含まれています。