AI 可解释性是近年来人工智能领域的一个重要研究方向。它旨在让机器学习模型的可解释性更强，使得人类可以理解模型是如何作出决策的。以下是一些关于 AI 可解释性的基本概念和内容。
基本概念
什么是 AI 可解释性？AI 可解释性指的是模型决策过程的透明度和可理解性。简单来说，就是让人可以理解 AI 模型是如何作出决策的。
为什么需要 AI 可解释性？随着 AI 技术的广泛应用，人们对 AI 模型的信任度越来越重要。可解释性可以帮助人们理解模型的决策过程，提高人们对 AI 的信任。
可解释性方法
- 特征重要性：通过分析模型中各个特征的重要性，来解释模型的决策过程。
- 局部可解释性：针对单个样本，提供模型决策的详细解释。
- 全局可解释性：对整个模型提供可解释性，而不是针对单个样本。
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