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可解释的机器学习

机器学习模型被许多人称为“黑匣子”。这意味着虽然我们可以从中获得准确的预测,但我们无法清楚地解释或识别这些预测背后的逻辑。但是我们如何从模型中提取重要的见解呢?要记住哪些事项以及我们需要实现哪些功能或工具?这些是在提出模型可解释性问题时会想到的重要问题。