本文介绍了五种可视化机器学习模型的工具：1. TensorBoard，适用于神经网络模型，支持训练指标和模型结构可视化；2. SHAP，帮助理解输入特征对预测的影响；3. Yellowbrick，扩展scikit-learn，提供模型评估的可视化；4. Netron，专注于深度学习模型架构的可视化；5. LIME，提供直观的模型预测解释。这些工具有助于深入理解机器学习模型及其预测。

部分依赖图展示特征对预测的影响。与特征重要性不同，部分依赖图通过改变变量值生成预测，适用于线性和回归模型。对于复杂模型，部分依赖图能够捕捉更复杂的模式，二维部分依赖图可用于分析特征间的交互关系。

文章介绍可解释机器学习中的ALE方法。PDP将特征值代入所有样本，会产生现实中不存在的组合；ALE只考虑数据集中真实存在的样本，以局部区间内预测值的变化衡量特征影响，再累计成特征与预测的关系。ALE无偏、效率高、可处理相关特征，但区间划分影响波动，二维解释较复杂。类别特征可先排序再计算。总体建议优先用ALE而非PDP。