可解释人工智能（XAI）技术旨在使机器学习模型更加透明和易于理解。这些方法主要分为三大类：模型特定方法、后验解释方法和可视化工具。每种方法都针对可解释性的不同方面，帮助开发者和利益相关者理解模型如何做出决策。
模型特定技术与特定类型的算法相关。例如，决策树和线性模型本质上是可解释的，因为它们的结构（例如，分裂规则或系数）直接显示了特征如何影响预测。相比之下，神经网络或集成方法等复杂模型需要专门的方法。Transformer 中的注意力机制突出显示模型在预测时关注哪些输入 token。对于梯度提升树，特征重要性分数等工具量化了每个特征对预测的贡献。SHAP (SHapley Additive exPlanations) 和 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 等库提供了模型无关的方法，但通常会适应特定的架构。
后验解释方法在模型训练后生成洞察。例如，LIME 通过在特定预测附近的扰动样本上训练一个更简单的替代模型（如线性回归）来局部近似复杂模型。SHAP 使用博弈论为每个特征分配一个值，表示其对预测的贡献。偏依赖图 (PDP) 通过改变某个特征的值同时保持其他特征不变来显示该特征如何影响结果。反事实解释是另一种后验方法，描述了对输入数据进行哪些更改可以改变预测（例如，“如果收入增加 1 万美元，贷款就会被批准”）。这些技术有助于调试模型、识别偏差或遵守 GDPR 的“解释权”等法规。
可视化工具使解释更易于访问。显著性图突出显示对神经网络输出影响最大的输入区域（例如，图像中的像素）。TensorBoard 或 Captum（适用于 PyTorch）等库提供了交互式仪表板来探索特征归因。对于文本模型，嵌入可视化或注意力热力图等技术揭示了单词或短语如何驱动预测。可视化也延伸到全局模型行为：二维图中的决策边界或潜在空间的 t-SNE 投影有助于开发者理解整体模型逻辑。通过结合这些技术，开发者可以迭代地改进模型，验证其行为，并有效地将结果传达给非技术受众。