本研究提出了一种可解释的机器学习方法，用于预测铣削过程中的表面粗糙度。通过使用铝合金2017A的数据集，研究开发了能够准确预测不同粗糙度值的模型，并发现可以去除多余的传感器，降低成本，保持预测准确性。

该研究使用机器学习模型预测材料挤出中的表面粗糙度，避免大型实验计划。结果显示该方法在预测挤出式打印的表面粗糙度方面具有竞争力。