我一直在尝试使用shap包。我想从我的逻辑回归模型中确定shap值。与TreeExplainer不同，LinearExplainer需要一个所谓的masker。这个masker到底有什么作用？独立masker和分区masker之间有什么区别？
另外，我对测试集中重要的特征感兴趣。我应该将masker拟合到训练集还是测试集上呢？下面是一个代码片段。
model = LogisticRegression(random_state = 1)model.fit(X_train, y_train)masker = shap.maskers.Independent(data = X_train)**或**masker = shap.maskers.Independent(data = X_test)explainer = shap.LinearExplainer(model, masker = masker)shap_val = explainer(X_test)```回答：
Masker类为你的解释器提供背景数据以“训练”。即，在：
explainer = shap.LinearExplainer(model, masker = masker)你使用masker确定的背景数据（你可以通过访问masker.data属性查看使用的数据）。你可以在这里阅读更多关于“忠实于模型”或“忠实于数据”的解释：这里或这里。
鉴于上述情况，从计算的角度来看，你可以这样做：
masker = shap.maskers.Independent(data = X_train)或者
masker = shap.maskers.Independent(data = X_test)explainer = shap.LinearExplainer(model, masker = masker)但从概念上讲，我认为以下方式更有意义：
masker = shap.maskers.Independent(data = X_train)explainer = shap.LinearExplainer(model, masker = masker)这类似于通常的train/test范式，你在训练数据上训练你的模型（和解释器），然后尝试预测（和解释）你的测试数据。
与问题无关。替代masker的方法是明确提供背景数据，这可能允许比较两个数据点：一个用于比较的点和一个感兴趣的点，就像这个笔记本中那样。这样可以找出为什么两个看似相似的数据点被分类为不同类别。
