Interpretable Machine Learning

可解释机器学习旨在使机器学习决策过程透明化，便于监督和理解。其核心目标是通过开发方法提升模型预测的可解释性，确保决策机制清晰可见，从而增强模型在实际应用中的可信度和可靠性。