可解释机器学习:模型、方法与实践

本书先从背景出发，阐述黑盒模型存在的问题以及不解决黑盒问题模型可能带来的后果，引出可解释机器学习的重要性；随后，我们从可解释机器学习的研究方向，分为内在可解释模型算法和模型事后解析方法两部分行介绍，阐述不同模型的原理、应用及其可解释性。z后通过三个不同的应用场景，介绍在银行实战中的数据挖掘方法，由问题、处理方法出发，结合可解释机器学习模型结果，证明模型的有效性和实用性，期望读者通过对本书的阅读，可以更快更好的解决实际业务问题，而非纸上谈兵。业务场景均为业内的典型案例，希望能够对读者有所启发。同时，本书中还会有大量的公式与代码，保证内容的丰富与严谨，经得起推敲，使得读者知其然且知其所以然。