预测分析中可解释性的作用是使机器学习模型的决策过程对开发人员、利益相关者和最终用户透明且易于理解。当模型生成预测时，可解释性通过揭示影响结果的因素或特征来回答为什么会发生特定结果。这种透明度对于调试模型、确保符合法规（如 GDPR）以及建立与依赖该系统的用户的信任至关重要。如果没有可解释性，模型就像“黑匣子”一样运行，因此很难验证它们的逻辑或解决偏差。
例如，考虑一个拒绝贷款申请的信用评分模型。一个可解释的系统可能会显示该决策是由诸如高债务收入比或较短的信用记录等因素驱动的。 这种清晰度使开发人员能够验证模型是否正确使用相关特征，并使利益相关者能够向用户证明决策的合理性。 相比之下，像深度神经网络这样的复杂模型通常缺乏内在的可解释性，因此更难诊断错误。 诸如特征重要性评分、部分依赖图或 SHAP（SHapley Additive exPlanations）值等技术通过量化每个输入对预测的贡献来弥合这一差距，即使在“黑匣子”模型中也是如此。
开发人员可以通过 LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）等工具来实现可解释性，LIME 使用更简单、可解释的版本来近似特定预测的复杂模型，或者通过选择诸如决策树或线性回归等内在可解释的算法。 例如，一个预测患者再入院风险的医疗保健模型可能会使用决策树来显示清晰的规则（例如，“65 岁以上且有既往住院史的患者是高风险人群”）。 通过在开发过程中优先考虑可解释性，团队可以确保模型是可审计的、合规的，并且与现实世界的逻辑保持一致，从而降低生产系统中出现偏差或意外行为等风险。