机器学习平台：Microsoft Azure Machine Learning二次开发_（16）.模型解释与可解释性.docx
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模型解释与可解释性
在机器学习和人工智能领域，模型的解释性和可解释性是一个重要的研究方向。随着模型的复杂度增加，特别是在深度学习和集成学习中，模型的“黑盒”特性使得理解和解释模型的预测结果变得越来越困难。这对于许多应用场景来说是一个巨大的挑战，尤其是在医疗、金融等领域，决策的透明性和可解释性是至关重要的。
什么是模型解释性
模型解释性（ModelExplainability）是指能够清晰地理解模型如何做出预测的能力。这包括模型的输入特征、权重、决策路径等各个方面的解释。模型解释性的目标是使模型的决策过程透明化，从而增强用户对模型的信任度和接受度。
模型
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