发布于 2025-06-22
摘要
摘要：随着机器学习模型的广泛应用，模型的可解释性成为了一个重要的研究领域。本文以GNU Octave语言为平台，对比分析了多种模型可解释性方法，包括特征重要性、局部可解释模型和全局可解释模型。通过对这些方法的实现和