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先按解释方法明确解释代表的人群、比较条件及不确定性。贡献描述已拟合预测模型，不能识别因果效应。
已实现的 R 模块 contribution/explain.R执行验证集置换重要性、训练背景 PDP/ICE 及可选经验背景 Shapley 估计。它共享拟合模型包与通用预处理，不是独立 CLI 或另一套拟合流水线。在既有 R 任务的 explanation 中配置。R设置保留准确样本、特征、网格及计算预算范围。
按R操作执行，通过 artifacts.json 检查请求的解释角色、背景/抽样、单位、类别水平、依赖关系及不确定性。可选文件的缺失应符合请求设置。Python 预测可用不意味着 Python 解释已实现，见Python路径。