在需要高可解释性且数据复杂的场景，比如医疗、法律、工业等，机器学习+SHAP是个潜力巨大的研究方向，目前也已经成为了学术热点。
这是因为这种结合拥有提供模型可解释性、公平性检测、模型调试和优化、业务场景适配等能力，在增强机器学习模型的透明度和可信度方面遥遥领先，解决了我们对可解释性的迫切需求。
这种研究热情也体现在近期的成果上，多个中科院TOP期刊都发表了相关论文，推荐感兴趣的同学关注。这边为了帮各位节省查询的时间，我已经整理好了11篇机器学习+SHAP新论文，需要的自取~
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Machine Learning in Modeling Disease Trajectory and Treatment Outcomes: An Emerging Enabler for Model-Informed Precision Medicine
方法：论文介绍了机器学习在疾病轨迹和治疗结果建模中的应用，特别是在精准医学中的作用。其中，SHAP方法被用于解释ML模型的预测结果，通过计算每个特征对预测的贡献来提高模型的可解释性，帮助非技术背景的人员理解模型输出。
创新点：
用机器学习分析患者数据，分亚群助精准试验设计。 机器学习结合多数据预测病情与疗效，SHAP解释增强可信度。 机器学习挖数据，评估排除标准影响，支持放宽试验资格标准。
Machine learning and interactive GUI for concrete compressive strength prediction
方法：论文使用多种机器学习模型预测混凝土抗压强度，并通过SHAP分析确定影响预测的关键因素，最终开发出一个用户友好的GUI供实际应用。
创新点：
使用多种机器学习模型预测混凝土抗压强度，其中CatBoost模型表现最佳。 应用SHAP分析揭示各输入变量对预测结果的影响，发现混凝土龄期是关键因素。 开发了图形用户界面，使设计人员能快速经济地预测混凝土抗压强度。
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Rebuilding Trust in Black-Box Models: Using Explainable Machine Learning (SHAP) to Analyze Feature Impact Across Models for Bankruptcy Prediction
方法：论文使用机器学习结合SHAP方法，对瑞典酒店行业的公司破产数据进行分析，通过处理数据不平衡和解释模型预测，将复杂的机器学习模型转化为可解释的系统，以提高决策的透明度和可信度。
创新点：
提出了一种结合机器学习和SHAP的新方法，用于提高公司破产预测的准确性和可解释性。 利用SMOTE-ENN技术处理数据不平衡问题，优化了模型的训练效果。 通过SHAP分析，揭示了关键财务比率对破产预测的影响，为金融机构提供了更透明的决策支持。
Machine Learning for Explanation of Subgrid Convective Precipitation: A Case Study over CONUS Using a Convection-Allowing Model and SHAP Analysis
方法：论文使用XGBoost机器学习模型检测和估计美国本土次网格对流性降水特征，并通过SHAP分析解释模型预测，揭示关键影响因素。
创新点：
利用XGBoost机器学习模型，有效检测和估计次网格对流性降水特征，实现85%的F1分数。 引入SHAP分析，解释模型预测，揭示云液态和冰态水含量等关键预测因子的重要性。 通过季节和区域分析，发现模型在不同环境条件下的性能差异，为改进模型提供依据。
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