本研究提出了一种基于本地替代模型的黑盒分类器解释生成方法，强调邻域定义的重要性。通过在决策边界进行采样，评估了该方法在多个数据集上的有效性。同时，介绍了多种模型无关的解释方法，如GLocalX和CLIMAX，旨在提升黑盒模型的可解释性，确保算法决策的公平性和透明性。