本文提出了一种新的模型解释评估框架（AXE），该框架不依赖于理想的“真相”解释，提供独立的解释质量衡量标准，能够有效比较模型解释并检测“公平洗涤”现象。

近年来，可解释人工智能（XAI）迅速发展，关注模型对数据的解释。本文提出了一种模型不可知的方法——SHapley Additive exPlanations（Shap），通过系统扰动分析生成特征重要性，并对特征重要性方法进行分类，以量化模型解释的一致性和相似性。

研究提出了一种利用答案集编程（ASP）生成树集成学习模型解释规则的方法。通过分解法和模式挖掘提升模型的透明度和灵活性，适用于分类任务。研究展示了多种提取规则的方法，如inTrees框架和TE2Rules，增强了模型的可解释性。

本研究引入了充分性和必要性的新特征重要性概念，以改善复杂机器学习模型在高风险决策中的解释能力。通过统一这些概念，提升了模型解释的全面性。

本研究提出了一种新方法——对抗敏感性，通过分析模型在对抗攻击下的反应来量化可信度。该方法改善了现有评估技术的不足，并从新角度探讨了模型解释的鲁棒性，提出了新的忠实度测试和度量标准。实验表明，利用解释可以增强自然语言推理的对抗鲁棒性。

本文介绍了广义代表器，一种基于样本的机器学习模型解释通用类。该模型使用两个组件来衡量训练样本对模型测试预测的影响，并满足一组自然公理属性。实证比较表明，广义代表器在图像分类和文本分类数据集上表现良好。

该研究使用深度学习方法预测太阳耀斑，特别关注纬度较高的耀斑，并使用解释方法提供对模型预测的后续定性解释。研究发现，深度学习模型能够有效预测纬度较高的太阳耀斑，取得了平均TSS=0.51和HSS=0.35的结果。模型解释的定性分析表明，模型利用全盘磁图图像中与活跃区相关的形状和纹理特征进行预测，对于运营预测具有重大意义。

本研究使用SHAP对模型解释进行了影响样本大小的研究，结果显示随着样本量的增加，解释逐渐趋于一致。集成方法具有更高的一致性，为信任解释提供指导。需要进一步研究模型类型、数据领域和解释方法。