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可解釋的機器學習

機器學習模型被許多人稱為「黑匣子」。這意味着雖然我們可以從中獲得準確的預測,但我們無法清楚地解釋或識別這些預測背後的邏輯。但是我們如何從模型中提取重要的見解呢?要記住哪些事項以及我們需要實現哪些功能或工具?這些是在提出模型可解釋性問題時會想到的重要問題。