4、机器学习可解释性：概念、方法与应用

机器学习可解释性：概念、方法与应用

1. 可解释性的重要性

可解释性在算法决策中起着至关重要的作用，它能够提升决策质量，增强信任并减少道德违规行为。通过更好的决策，我们可以挖掘先前未知的机会，降低意外失败等威胁，从而提高经济效益。同时，增强对人工智能技术的信任可以增加其使用率，提升整体品牌声誉，这对利润也有积极影响。相反，一旦发现道德违规行为，将对利润和声誉产生负面影响。

当企业将可解释性融入机器学习工作流程时，会形成一个良性循环，最终带来更高的盈利能力。对于非营利组织或政府而言，虽然利润可能不是主要动机，但财务问题仍然不可忽视，因为诉讼、糟糕的决策和受损的声誉都会带来高昂的成本。

2. 关键概念与方法

我们将重点介绍特征重要性和决策区域这两种方法，以及用于描述这些方法的分类体系。同时，还会详细探讨阻碍机器学习可解释性的因素。

2.1 技术要求

为了进行实际的解释性用例，我们将使用真实数据集。为了避免读者花费大量时间下载、加载和准备数据集，我们可以使用 mldatasets 库来处理大部分工作。此外，本章的示例还会使用 pandas 、 numpy 、 statsmodel 、 sklearn 和 matplotlib 库。代码可在