除了SHAP（SHapley Additive exPlanations）之外，還有多種可解釋性技術可以用於改進模型的透明度和可解釋性：
LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）：LIME通過在模型的預測周圍生成局部線性模型來解釋單個預測，這樣可以幫助用戶理解模型在特定輸入上的決策過程。
Grad-CAM（Gradient-weighted Class Activation Mapping）：這是一種視覺化技術，通過計算特徵圖的梯度來生成熱圖，顯示模型在做出預測時最關注的圖像區域，特別適用於卷積神經網絡（CNN）。
特徵重要性評估：通過計算每個特徵對模型預測的貢獻度，可以幫助用戶理解哪些特徵對最終決策影響最大。這可以通過隨機森林或其他樹基模型的內建特徵重要性評估來實現。
決策樹可視化：對於基於樹的模型（如隨機森林或梯度提升樹），可以通過可視化決策樹的結構來解釋模型的決策過程，這樣用戶可以直觀地理解模型的邏輯。
反向傳播可視化：通過反向傳播技術，可以可視化神經網絡中每一層的激活情況，幫助理解模型在不同層次上學習到的特徵。
這些技術可以與SHAP結合使用，進一步增強模型的可解釋性，幫助用戶更好地理解模型的決策過程。