一、核心解释工具

SHAP（SHapley Additive exPlanations）

- 支持多种机器学习框架（如XGBoost、LightGBM、Scikit-learn、TensorFlow等），提供 全局解释，通过计算每个特征的Shapley值分配预测贡献。

- 采用博弈论中的Shapley值，确保解释的公平性和一致性。

LIME（Local Interpretable Model-Agnostic Explanations）

- 针对复杂黑箱模型（如深度学习、集成方法），通过 局部线性化技术，在特定数据点附近构建可解释模型。

- 无需修改原始模型，适用于解释单个预测结果。

二、扩展与集成工具

MLxtend

- 提供多种解释方法，包括SHAP、LIME的封装，以及特征重要性分析、部分依赖图等。

- 支持与Scikit-learn等框架无缝集成，适合快速原型开发和模型评估。

SeliML

- 专注于可解释机器学习，集成SHAP、LIME及决策树解释，提供自动选择最佳解释方法的机制。

三、其他相关工具

DeepLIME：

LIME的扩展，针对深度学习模型，通过生成合成样本进行解释。

ExplainableAI：提供多种算法实现，包括SHAP、LIME，并支持自定义模型解释逻辑。

四、选择建议

全局解释需求：优先选择SHAP，因其理论基础扎实且支持多框架。

局部解释需求：LIME是理想选择，尤其适合深度学习等复杂模型。

快速开发场景：MLxtend等集成库可简化多模型解释流程。

以上工具均通过开源协议发布，社区活跃且持续更新，可根据具体场景灵活选择与组合使用。