5、可解释模型：线性回归的原理、应用与挑战

可解释模型：线性回归的原理、应用与挑战

1. 可解释模型概述

在机器学习和数据分析领域，可解释性是一个重要的考量因素。实现可解释性的一种简单方法是使用能创建可解释模型的算法子集，常见的可解释模型包括线性回归、逻辑回归和决策树等。

1.1 可解释模型类型及属性

算法	线性	单调性	交互性	任务
线性回归	是	是	否	回归
逻辑回归	否	是	否	分类
决策树	否	部分	是	分类、回归
RuleFit	是	否	是	分类、回归
朴素贝叶斯	否	是	否