可解释机器学习定义方法与应用指南（伯克利PNAS最新论文）

可解释机器学习的入门指南，内容来自伯克利最新的 PNAS 论文，讲得蛮通俗的。里面把定义、方法和实际应用拆开来说，方便你快速建立整体概念。

可解释模型的作用挺大的，比如你在做推荐系统时，就能告诉用户‘为啥推荐这个’，不是黑盒瞎猜。尤其在医疗、金融这类领域，模型输出能不能解释，直接决定能不能上线。

文中提到不少方法，像是SHAP、LIME这类可视化手段，之前接触过的同学有印象，用起来还挺直观的。也提到了一些模型自带解释功能的，比如决策树、线性回归，不复杂，上手快。

如果你想更系统了解解释性，可以顺手翻一下这几篇相关资料：监督机器学习可解释性、伯克利大学机器学习讲义、可解释机器学习，都还不错，建议收藏。

嗯，读的时候建议边看边记几个关键术语，像模型透明度、局部解释、全局解释这些概念，后面用得上。如果你是前端搞可视化的，还能考虑配合 D3 或 echarts 做模型输出展示，体验会更完整。