SHAP은 머신러닝 모델이 왜 그런 예측을 했는지 설명해주는 도구예요.특히 XGBoost나 LightGBM 같은 블랙박스 모델의 예측 결과를 해석할 수 있게 해줘요.🧠 SHAP이란?🔍 SHAP = SHapley Additive exPlanations원래는 게임 이론의 Shapley 값에서 나온 개념이에요."각 피처가 예측값에 얼마나 기여했는가?"를 계산합니다.예:모델이 전표 A를 "반려 확률 90%"로 예측했다면:적요: +40%금액: +20%계정코드: +30%→ 이런 식으로 기여도를 보여줘요.📊 어떻게 생겼냐면?예시 그래프:예측: 반려 확률 90%-------------------------적요 +0.40계정코드 +0.30금액 +0.20거래처..