TreeSHAPアルゴリズムの実装不変性について、他の手法や分野から得られた知見を考慮すると、以下のように考えることができます。
TreeSHAPアルゴリズムはモデル固有の内部パラメータ（葉の値や内部ノードでの分割比率など）を考慮しており、その結果はモデル自体に依存します。一方で実装不変性とは、同じ入力に対して同じ出力を生成する異なるモデルでも特徴帰属が一致するべきという原則です。この点から言えば、TreeSHAPは実装不変性を満たさない可能性があります。
具体的には、記事中で示された例では、同じ関数を計算する2つの決定木が異なる特徴帖付け結果を与えることが示されています。これは TreeSHAP がモデル構成に依存し、実装不変性を満たさない可能性があることを示唆しています。
したがって、他の手法や分野から得られた知見から考えると、TreeSHAPアルゴリズムは特定のモデル構造に影響される傾向があり、異なるモデル間で特徴帰属結果が一貫しない場合もあるかもしれません。