연구진은 Shapley 및 Banzhaf 상호작용 추정의 정확도와 속도 문제를 해결하기 위해 ProxySHAP을 개발했어요. ProxySHAP은 트리 기반 프록시 모델의 효율성과 잔차 보정의 일관성을 결합하여 기존 방법의 한계를 극복했어요.
이 모델은 TreeSHAP을 일반화하여 트리 앙상블의 정확한 상호작용 지수를 계산하고, 최대 샘플 재사용(MSR) 전략을 통해 프록시 편향을 보정했어요.
실험 결과, ProxySHAP은 기존 추정기인 ProxySPEX 및 KernelSHAP-IQ를 능가하며, 설명 가능성 작업에서도 뛰어난 성능을 보였어요.