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可解释性AI（XAI）是指什么？

人工智能1000问 📅 ✍ 👁 2025年10月23日 💬 0 评论
可解释性AI（XAI）是让模型决策过程透明、可理解的技术方向，常用手段包括特征重要性分析（如SHAP、LIME）、基于规则的解释、代理模型与可视化方法，用于建立用户信任、满足监管。可解释性AI解决的是深度网络决策无法审查追责的问题，并不解决模型精度与数据偏差造成的预测失真问题。

可解释性AI（XAI）是让模型决策过程透明、可理解的技术方向，常用手段包括特征重要性分析（如SHAP、LIME）、基于规则的解释、代理模型与可视化方法，用于建立用户信任、满足监管。可解释性AI解决的是深度网络决策无法审查追责的问题，并不解决模型精度与数据偏差造成的预测失真问题。

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