深度分析 FACTORS：結合 Shapley 分解與實驗設計的雙路徑兩因子風險-成本優化 在訓練配置組合敏感的機器學習運營背景下，FACTORS把實驗設計與Shapley分解結合，透過條件均值與Shapley重建兩條互補路徑估計主效應與雙因子交互，並以偏差校正與不確定性量化整合為風險與成本調整目標函數；實驗顯示可提升配置排序與降低決策風險。並搭配輕量搜尋與可解釋地圖呈現優化路徑
