好的，各位听众，晚上好！我是今天的演讲者，一个在代码堆里摸爬滚打多年的老码农。今天咱们聊点儿高大上的，但保证接地气儿，那就是机器学习模型的可解释性分析，以及微软爸爸贡献的开源神器：InterpretML。 开场白：AI黑盒子的困境 话说现在人工智能火得一塌糊涂，各种模型层出不穷，效果也是杠杠的。但是，问题来了，这些模型就像一个神秘的黑盒子，你给它输入数据，它吐给你一个结果，至于它是怎么得出这个结果的，天知道！ 这可就让人头疼了。比如，银行用一个模型来决定是否给你贷款，模型说不给你，你问它为什么？它说：“我也不知道，反正就是不给你。” 这你受得了？ 再比如，医生用一个模型来诊断你的病情，模型说你得了某种病，你问它依据是什么？它说：“我就是感觉你得了，别问那么多。” 这你敢信？ 所以，我们需要一种方法，能够打开这个黑盒子，看看里面到底发生了什么，也就是要让我们的模型变得可解释。 为什么要关心可解释性？ 可解释性不仅仅是为了满足我们的好奇心，它还有很多实实在在的好处： 信任问题：如果你了解模型是如何做出决策的，你才能信任它。 调试问题：如果模型出了问题，你可以通过分析它的决策过程来找到问题所 …