28. 一位資料科學家使用 XGBoost 建立信用風險評分模型，並使用 SHAP 解釋模型 對某申請人的預測結果。SHAP summary plot 顯示該樣本中「月收入」的 SHAP 值 為-2.3，「負債比率」為+1.8，其中 SHAP 值代表各特徵對模型輸出值的影響程度 與方向。關於對 SHAP 值的解讀，下列敘述何者正確？
(A)「月收入」的 SHAP 值-2.3 代表該特徵使此申請人的違約預測機率降低了 2.3%；
(B)「月收入」的 SHAP 值-2.3 代表相對於基準值(base value)，此特徵將模型輸 出值往負方向推移了 2.3 個單位，表示月收入對該申請人有降低違約風險的貢獻；
(C)SHAP 值為負代表該特徵對模型整體來說是不重要的特徵，應考慮從模型中移 除；
(D)負債比率」SHAP 值+1.8 代表負債比率是整個訓練集中對違約影響最大的特徵

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