解释性机器学习的Python库

解释性机器学习在现代数据科学中扮演着重要的角色，因为它提供了对机器学习模型的解释和理解。通过解释性机器学习，我们可以了解模型是如何做出预测和决策的，从而增强对模型行为的信任和可解释性。在Python中，有几个流行的库可以帮助我们实现解释性机器学习的目标。本文将介绍其中一些库，并提供相应的源代码示例。

1. SHAP（SHapley Additive exPlanations）
   SHAP是一个强大的Python库，用于解释模型的预测结果。它基于Shapley值的概念，通过计算特征对预测结果的影响来解释模型。以下是一个使用SHAP库解释XGBoost模型的示例代码：

import shap
import xgboost

# 加载训练好的XGBoost模型
model = xgboost.XGBClassifier()
model.load_model(