可解释性 AI (XAI) 中的事后解释方法是指在机器学习模型做出预测后，用于解释其决策的技术。与固有可解释的模型（例如，决策树）不同，事后方法适用于“黑盒”模型（例如，神经网络或集成方法），以深入了解特定输入如何导致输出。这些方法不会改变模型本身，而是通过探测输入和输出或通过近似其决策逻辑来分析其行为。 它们的主要目标是通过使预测更加透明，来帮助开发人员和利益相关者理解、信任和调试复杂的模型。
常见的事后技术包括特征重要性分析、代理模型和基于示例的解释。例如，**LIME（局部可解释模型无关解释）** 创建一个简化的、可解释的模型（如线性回归），该模型近似于黑盒模型在特定预测周围的行为。这有助于识别哪些输入特征（例如，图像中的像素值或文本中的单词）对该预测最有影响力。另一种方法 **SHAP (SHapley Additive exPlanations)** 使用博弈论为每个输入特征分配一个贡献分数，确保解释的一致性。 可视化工具，如显着性图（突出显示图像中的重要区域）或注意力图（显示语言模型关注哪些单词）也被广泛使用。 这些方法是模型无关的，这意味着它们可以应用于任何架构，而无需内部访问。
然而，事后解释也存在局限性。它们通常提供局部（按实例）的见解，而不是对整个模型的全局解释，这可能导致理解不完整。例如，显着性图可能会突出显示图像中的边缘，认为其对分类任务很重要，但它不会解释模型如何在数据集上泛化。 此外，某些方法依赖于可能无法完全捕获模型真实行为的近似值，尤其是在特征之间存在复杂交互的情况下。 开发人员应根据领域知识验证解释，并使用多种技术来交叉检查结果。虽然事后方法对于审计模型很实用，但它们应该补充（而不是替代）在可能的情况下构建固有可解释的系统的努力。