【ML】模型可解释性方法机器学习模型的可解释性对于理解模型决策至关重要。它包括对模型内部机制和预测结果的洞察。在建模过程中，可解释性帮助特征工程，开发人员可通过它来选择和优化模型。在模型运行时，它能向业务人员解释模型运作方式和预测依据。对于数据从业者，他们不仅关心模型的准确性，还想知道输入变量如何