通过遍历采样估计 Shapley 值：Ferenc Illés 和 Péter Kerényi：通过遍历采样估计 Shapley 值-matlab开发
Castro 等人提出了通过随机抽样来逼近 n 人游戏的 Shapley 值的想法。 (2009) 并由 Maleki 等人进一步改进。 (2013) 和 Castro 等人。 (2017) 使用分层。 与他们的独立采样方法相反，在本文中，我们开发了一种算法，该算法使用一对负相关样本来减少估计的方差。 我们检查了八种具有不同特征的游戏来测试我们提出的算法的性能。 我们表明，在大多数情况下（八分之七），这种方法的方差至少与独立样本一样低，在某些情况下（八分之五），它显着（平均接近 60%）提高了估计质量。 对结果进行分析后，我们得出结论，在边际贡献可变性较高的游戏中，推荐的方法效果最好。
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