使用Python负责任的机器学习 训练可解释机器学习（ML）模型，解释ML模型以及调试ML模型的准确性，辨别力和安全性的技术示例。 概述 随着越来越多的经济体接受自动化和数据驱动的决策，使用人工智能（AI）和ML模型可能会变得越来越普遍。 尽管这些预测系统可能非常准确，但它们常常是难以理解且不受欢迎的黑匣子，它们仅产生数字预测，而没有附带的解释。 不幸的是，最近的研究和最近的事件引起了人们对脆弱的AI和ML系统中数学和社会学缺陷的关注，但是从业人员通常没有正确的工具来撬开ML模型并对其进行调试。 本系列笔记本介绍了几种方法，这些方法可以提高ML模型的透明度，责任感和可信赖性。 如果您是数据科学家或分析师，并且想要训练准确，可解释的ML模型，向您的客户或经理解释ML模型，测试这些模型的安全漏洞或社会歧视，或者您担心文档，验证或法规方面的问题要求，那么本系列Jupyter笔记本非常适合您！ （

机器学习(ML)中的可解释性对于高风险决策和故障排除是至关重要的。在这项工作中，我们提供了可解释性ML的基本原则，并消除了淡化这一关键话题的重要性的常见误解。