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可解释性是指一个人能够持续预测模型结果的程度。机器学习模型的可解释性越高，人们就越容易理解为什么做出某些决定或预测。

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【NeurIPS2022】可解释机器学习的安全性:一种最大偏差方法
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最新《可解释机器学习》报告，164页ppt建模阐述XAI进展
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【完整译文】《 使用Shapley加和解释基于Agent仿真的军事作战场景》加拿大国防研究与发展部
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【2022 新版书籍】第2版《可解释的机器学习：黑盒模型可解释性理解指南》，330页pdf
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【AAAI 2022】机器学习模型的解释方法效果如何？MIT、微软学者为你解读，Do Feature Attribution Methods Correctly Attribute Features?
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