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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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【普林斯顿博士论文】可扩展和可解释的学习：用于知识发现的概率模型， 140页pdf
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可解释的机器学习模型和架构
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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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《可解释的机器学习》中文版和英文版：226页pdf理解黑盒模型指南，复旦研究生朱明超翻译
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