InterpretML

训练可解释分类器并比较全局与局部解释

准备输入

• 训练特征与标签，以及用于检查单次预测的测试特征和标签。

操作步骤

1. 安装 interpret，创建 ExplainableBoostingClassifier 并调用 fit 训练。
2. 调用 explain_global，使用 show 展示模型整体解释。
3. 对测试数据调用 explain_local，再展示并对照单次预测的解释。

解释结果用于理解模型行为；人工应核查数据质量、评价指标和业务背景，不能据此直接断言模型正确、公平或符合监管要求。