Leverage SHAP通过杠杆分数采样实现可证明准确的Shapley值估计

Christopher Musco 与 R. Teal Witter 提出 Leverage SHAP，利用杠杆分数采样为 Shapley 值估计提供可证明的准确性保证，并将模型评估次数从一般精确计算的 $O(2^n)$ 降至 $O(n log n)$。基于论文摘要，作者报告其误差相较 SHAP 库中高度优化的 Kernel SHAP 实现约降低50%；具体理论条件和实验细节未说明。