模型透明度是机器学习领域的重要议题，它关乎模型决策的可解释性与可信度。以下是关键要点：
🔍 什么是模型透明度？
模型透明度指模型内部机制与决策过程的可理解程度，常见类型包括：
- 全局解释（如特征重要性分析）
- 局部解释（如LIME、SHAP方法）
- 白盒模型（规则明确的算法）
- 黑盒模型（如深度学习网络）
📌 了解模型评估方法可帮助更好理解透明度指标：模型评估指南
🛡️ 为什么重要？
- 合规需求：金融、医疗等领域需满足监管要求
- 用户信任：提升模型决策的可解释性
- 错误诊断：快速定位模型偏差来源
- 模型优化：指导改进方向
🧠 如何实现？
- 使用可解释模型（如决策树、线性回归）
- 应用解释技术（如Grad-CAM、特征可视化）
- 通过模型简化（如蒸馏法）
- 遵循透明度框架（如AI Explainability 360）
📎 延伸阅读：模型优化实践
📌 透明度与公平性
- 透明模型有助于发现数据偏差和算法歧视
- 但需注意：完全透明可能牺牲模型性能
- 建议采用渐进式透明度方案，平衡可解释性与准确性
📊 可视化模型决策过程：模型透明度案例