机器学习中的可解释性:与解释性、预测性能和模型的相互作用

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内容提要

机器学习模型在高风险领域中被广泛使用,但缺乏实验研究来证明其可解释性。透明度高、特征少的模型更易被模拟,但透明模型可能导致信息过载和难以修正错误。强调了开发可解释模型时实验测试的重要性。

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