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14.2 模型内在可解释性:线性模型、决策树与注意力权重 模型内在可解释性指模型的结构或参数本身直接提供了对其预测逻辑的理解,无需借助额外的、事后生成的解释工具。与事后解释方法(如LIME、SHAP)相比,内在可解释模型因其决策过程透明,在高风险领域(如医疗诊断、金融风…
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