Могу ли я рассчитать значения SHAP для подгонки модели CatBoost, используя монотонные ограничения, установленные на -1?

Я подбираю модель CatBoostClassifier (на Python) с аргументом monotone_constraints, установленным в словарь со значениями, равными -1.

Однако, когда я пытаюсь вычислить значения SHAP:

df_shap_vals = model.get_feature_importance(data=X_pooled,
                                            type='ShapValues',
                                            prettified=False,
                                            thread_count=-1,
                                            verbose=False)

Я получаю сообщение об ошибке:

CatBoostError: c:/program files (x86)/go agent/pipelines/buildmaster/catboost.git/catboost/libs/fstr/shap_values.cpp:810: Cannot calc shap values, model contains non zero approx for zero-weight leaf

Примечание. Раньше мне удавалось вычислять значения SHAP с помощью приведенного выше кода, когда я не устанавливал аргумент monotone_constraints.