DynSHAP: 面向可解释动态生存分析的 SHAP 框架

DynSHAP 框架通过 Shapley 博弈处理纵向不规则输入与生存输出，解决现有可解释方法在动态生存分析中的局限。 其变体 Temporal DynSHAP 学习时间依赖性，在合成数据上比边际估计器更准确恢复特征。 该方法在两个临床数据集上生成忠实归因，辅助医疗专家识别驱动预测的患者信息及时间点。