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扬声器性能是电学、力学、声学、磁学等物理参数共同作用的结果，由鼓纸、弹波、音圈、磁路等关键零部件的性能共同确定，其中一些参数相互制约相互影响，因而必须综合考虑和设计。

我们对数据科学家进行了背景调查(N=11)和调查(N=197)，以观察他们如何使用可解释性工具来发现在构建和评估ML模型时出现的常见问题。我们的结果表明，数据科学家过度信任和滥用解释工具。此外，很少有参与者能够准确地描述这些工具的可视化输出。我们为数据科学家的可解释工具心智模型强调定性主题。我们总结了对研究人员和工具设计者的启示，并将我们的发现置于社会科学文献的背景中。

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机器学习在许多部署的决策系统中发挥着作用，其方式通常是人类利益相关者难以理解或不可能理解的。以一种人类可以理解的方式解释机器学习模型的输入和输出之间的关系，对于开发可信的基于机器学习的系统是至关重要的。