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在当今数据驱动的世界里，机器学习模型已成为决策支持系统的核心。然而，随着模型复杂度的增加，它们的可解释性问题也日益突出。这种“黑箱”效应不仅阻碍了模型的透明度，也限制了其在敏感领域如医疗、金融等中的应用。因此，解决机器学习模型的可解释性问题，不仅是技术挑战，也是伦理和法律的要求。首先，我们需要明确什

在当今数据驱动的世界里，机器学习模型已成为决策支持系统的核心。然而，随着模型复杂度的增加，它们的可解释性问题也日益突出。这种“黑箱”效应不仅阻碍了模型的透明度，也限制了其在敏感领域如医疗、金融等中的应用。因此，解决机器学习模型的可解释性问题，不仅是技术挑战，也是伦理和法律的要求。首先，我们需要明确什