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可解释性是什么？

人工智能1000问 📅 ✍ 👁 2025年5月14日 💬 0 评论
可解释性（Explainability）是模型决策过程的透明度和可理解性，即能解释模型为何做出特定预测的能力，其核心构成包括决策依据的呈现、预测结果的归因说明与面向用户的解释，解决的是模型判定无法解释、难以避免偏见并增强用户信任的问题，并不解决解释是否忠实于模型内部机制的问题。

可解释性（Explainability）是模型决策过程的透明度和可理解性，即能解释模型为何做出特定预测的能力，其核心构成包括决策依据的呈现、预测结果的归因说明与面向用户的解释，解决的是模型判定无法解释、难以避免偏见并增强用户信任的问题，并不解决解释是否忠实于模型内部机制的问题。

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