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可解释的AI是机器学习(ML)的重要方面，使模型内部工作透明易懂。提高ML模型可解释性的步骤：
预建模可解释性是数据科学中的一个重要步骤。在这一步骤中，我们需要对将用于训练模型的数据进行分析和理解。首先，我们执行探索性数据分析，以了解数据的特点和分布。通过这个分析，我们可以发现数据中的异常值、缺失值以及其他与模型训练相关的问题。 其次，我们需要进行特征工程，以创建清晰、可解释的特征。特征工程是一个将原始数据转换为适合模型训练的特征的过程。这个过程涉及到特征选择、特征提取、特征变换等技术。通过特征工程，我们可以将原始
建模可解释性是在选择模型时的一个重要考量因素。通常情况下，我们更倾向于选择那些既能取得良好预测结果又具有较高解释性的模型。例如，决策树和线性模型相较于神经网络来说，更容易解释其预测结果的原因。因此，在实际应用中，我们应该权衡模型的预测性能和解释能力，选择最适合问题的模型。
模型后的可解释性是指在训练模型之后，可以采用多种技术来理解模型的预测结果。其中一种技术是扰动法，通过改变单个变量并观察其对模型输出的影响来进行分析。另一种技术是使用SHAP值，它可以提供特征重要性的度量，并用于解释模型的预测结果。这些技术可以帮助我们更好地理解模型的工作原理和预测逻辑。
