大数据环境下机器学习模型的可解释性研究

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摘要：针对大数据环境下机器学习模型的黑箱问题，文章综述了可解释机器学习（XAI） 的主流技术和方法，包括基于模型内蕴结构的方法（如LIME和SHAP） 和后验解释方法。通过对比分析，阐明了不同XAI技术的适用场景和优缺点，并探讨了现有技术的局限性及未来研究方向，如提升跨领域通用性、解释结果的可操作性以及模型性能与可解释性的平衡。（剩余5654字）

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