本文探讨了函数分解、特征重要性评估和可解释模型等方法。函数分解通过简化变量关系来优化模型；特征重要性评估通过删除特征观察预测变化，适用于测试集；可解释模型则通过训练可解释模型来理解原模型。此外，选取代表性数据点以解释模型的有效性也被提及。