scikit-learn - Gaussian Processes Regressor の SHAP 値はゼロです

Question

SHAP ライブラリを使用して Gaussian Processes Regression (GPR) モデルの SHAP 値を取得しようとしています。ただし、すべての SHAP 値はゼロです。公式ドキュメントの例を使用しています。GPRに機種変更しただけです。

import sklearn
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
import shap
import time
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
from sklearn.gaussian_process.kernels import Matern, WhiteKernel, ConstantKernel

shap.initjs()

X,y = shap.datasets.diabetes()
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# rather than use the whole training set to estimate expected values, we summarize with
# a set of weighted kmeans, each weighted by the number of points they represent.
X_train_summary = shap.kmeans(X_train, 10)


kernel = Matern(length_scale=2, nu=3/2) + WhiteKernel(noise_level=1)   

gp = GaussianProcessRegressor(kernel)
gp.fit(X_train, y_train)

# explain all the predictions in the test set
explainer = shap.KernelExplainer(gp.predict, X_train_summary)
shap_values = explainer.shap_values(X_test)
shap.summary_plot(shap_values, X_test)

上記のコードを実行すると、次のプロットが得られます。

Neural Network または Linear Regression を使用すると、上記のコードは問題なく正常に動作します。
この問題を解決する方法をご存じでしたら、お知らせください。