本研究旨在解决机器学习中缺乏统一理论框架及可解释性和伦理安全保障不足的问题。通过构建形式信息模型，提出机器学习理论的元框架（MLT-MF），并定义模型可解释性和伦理安全，为解决相关挑战提供理论基础。

本文提出了一种集合间的距离函数，可用于生成多种集合空间，并用于计算机科学和信息科学领域的复杂数据集的分析。该距离函数是一种度量标准，适用于有限的非空度量空间子集。同时，对Hausdorff距离的推广和对处理模糊集合无限集合的扩展也进行了讨论。