在使用 SHAP 解释模型时，我对如何处理分类列感到非常困惑。
例如，我正在使用来自kaggle的自行车共享数据集 （https://www.kaggle.com/datasets/lakshmi25npathi/bike-sharing-dataset）
对分类列（即天气/工作日）进行一项热编码、训练模型并使用 SHAP 生成解释后，解释特征的结果与一项热编码特征相同。
有没有一种方法或概念可以将那些一个热编码特征的SHAP值合并回单个特征？ （例如，将一个热编码特征的 SHAP 值：Weather_Spring、Weather_Summer、Weather_Fall、Weather_Snow 恢复为 Weather 的单列值）
如果我的解释不清楚，我深表歉意。如果有任何歧义，请告诉我，我会提供更清晰的解释或更正。
是：SHAP 值是相加的。因此，您可以将分类特征 $X$ 的所有虚拟变量的 SHAP 值相加，以获得其级别的 SHAP 值。
在实践中，人们很少需要使用 OHE 分类。基于树的模型通常提供其他方法（整数编码、内部算法），您不必关心这一点。对于非基于树的模型，您可以简单地将预处理器和模型打包到 Scikit-Learn 管道中。在那里，您也不会遇到问题，因为 SHAP 解释器将“看到”原始输入，而不是虚拟输入。