理解（interpret）表示用可被认知（understandable）的说法去解释（explain）或呈现（present）。在机器学习的场景中，可解释性（interpretability）就表示模型能够使用人类可认知的说法进行解释和呈现。[FinaleDoshi-Velez]
机器学习模型被许多人称为“黑盒”。这意味着虽然我们可以从中获得准确的预测，但我们无法清楚地解释或识别这些预测背后的逻辑。但是我们如何从模型中提取重要的见解呢？要记住哪些事项以及我们需要实现哪些功能或工具？这些是在提出模型可解释性问题时会想到的重要问题。
本文整理了可解释机器学习相关领域最新的论文，书籍、资源、博客等，分享给需要朋友。
资源整理自网络，源