技术
模型可解释性
模型可解释性指理解与解释机器学习模型决策依据的能力，旨在让人类能够信任和审计 AI 系统。
详细解释
随着深度神经网络等黑箱模型广泛应用，可解释性成为关键需求。研究方法分为事前可解释（如线性模型、决策树）和事后解释（如 LIME、SHAP、注意力可视化）。可解释性有助于发现偏见、满足监管要求（如 GDPR 的“解释权”）并提升用户信任，但在复杂模型上实现高保真解释仍具挑战。
别名与相关写法
模型可解释性
模型可解释性指理解与解释机器学习模型决策依据的能力，旨在让人类能够信任和审计 AI 系统。
随着深度神经网络等黑箱模型广泛应用，可解释性成为关键需求。研究方法分为事前可解释（如线性模型、决策树）和事后解释（如 LIME、SHAP、注意力可视化）。可解释性有助于发现偏见、满足监管要求（如 GDPR 的“解释权”）并提升用户信任，但在复杂模型上实现高保真解释仍具挑战。