可解释性

可解释性（Interpretability）是人工智能与机器学习领域的研究方向，旨在使模型的决策过程、内部机制和预测结果能够被人类理解和解释。其核心目标包括揭示模型如何从输入得出输出、识别影响预测的关键特征，以及提升模型的透明度与可信度。可解释性研究涵盖事后解释方法（如特征归因、显著性分析）和本质可解释模型的设计，在医疗、金融、司法等高风险应用场景中具有重要意义。