可解释人工智能 (XAI) 方法是旨在使人工智能模型的决策易于人类理解的技术。这些方法可分为三大类：本质可解释模型、事后解释技术和基于可视化的方法。每种类型都解决了透明度的不同方面，适用于开发者需要调试模型、满足法规要求或与用户建立信任的场景。
本质可解释模型的设计使其天生透明。这包括简单的算法，如线性回归、决策树或基于规则的系统。例如，决策树的结构——及其“如果-则”条件的分支路径——直接展示了输入特征如何导致预测。类似地，线性回归系数表明了每个特征在最终输出中的权重。虽然这些模型易于解释，但它们常常为了可解释性而牺牲复杂性，使其不太适用于图像识别等高度非线性任务。像 scikit-learn 的 DecisionTreeClassifier 或 statsmodels 的回归模块等工具在此类模型中常用，因为它们的逻辑是固有可见的。
事后解释技术在模型训练完成后应用，即使是对于神经网络等复杂的“黑箱”模型也是如此。LIME（局部可解释模型无关解释）和 SHAP（Shapley 加法解释）等方法可生成模型行为的近似解释。例如，LIME 在特定预测周围创建一个简化的替代模型（如线性回归），以突出局部有影响的特征。SHAP 借鉴博弈论来公平地分配每个特征对预测的贡献。这些技术适用于各种模型类型，但可能会牺牲全局准确性以换取局部可解释性。shap 和 lime 等库是常用的实现。
基于可视化的方法使用图形工具来说明模型如何处理数据。例如，卷积神经网络（CNN）可以使用显著性图进行分析，该图突出显示图像中对预测影响最大的像素。TensorFlow 的 What-If Tool 等工具允许开发者通过调整输入和观察输出来交互式地探测模型行为。在自然语言处理中，注意力图显示了 Transformer 模型在文本分类过程中关注哪些词语。虽然这些方法直观易懂，但通常需要特定领域的定制。Captum（适用于 PyTorch）和内置的 TensorFlow 工具等框架简化了此类可视化的创建，用于调试或与利益相关者沟通。