可解释性 核心观点：可解释性是建立AI信任、满足合规要求、诊断模型问题的关键。 📚 内容导航 名称说明链接解释方法分类内在可解释、事后解释、局部/全局待补充特征重要性SHAP、LIME、Permutation Importance待补充模型内在解释注意力可视化、概念瓶颈、决策树待补充评估指标忠实度、稳定性、一致性、可用性待补充 🔗 相关链接 主题链接AI伦理概览AI伦理与安全公平性公平性隐私保护隐私保护