在机器学习领域，模型指的是一种数学表示或算法，通过对数据进行训练，用于进行预测或决策。模型本质上是一组规则、权重和偏差，这些规则、权重和偏差是从输入数据中学习到的，可用于在新的、未见过的数据上进行预测。
导读:为了解决模型的“黑盒”问题，科学家们提出了可解释机器学习。可解释机器学习的核心思想在于选择模型时，需要同时考虑模型的预测精度和可解释性，并尽量找到二者之间的最佳平衡，它不像传统黑盒模型仅考虑预测精度这一单项指标;
