在决策过程中使用机器学习技术时，模型的可解释性很重要。在本文中，我们采用了福利添加剂解释（Shap），这是根据许多利益相关者之间的公平利润分配，根据其贡献，用于解释使用医院数据的渐变升级决策树模型。为了更好地解释，我们提出了如下的三种新技术：（1）使用SHAC和（2）所谓的特征包的特征重要性的新度量，该技术被称为一个分组的特征，以允许更容易地了解模型没有模型的重建。然后，将解释结果与Shap框架和现有方法进行比较。此外，我们展示了A / G比如何使用医院数据和所提出的技术作为脑梗死的重要预后因素。
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