论文创新点！机器学习可解释性！分高不卷，思路明显

机器学习模型的可解释性一直是研究的热点和挑战之一，同样也是近两年各大顶会的投稿热门。

这是因为模型的决策过程不仅需要高准确性，还需要能被我们理解，不然我们很难将它迁移到其它的问题中，也很难进行算法的debug。

更重要的是，提高机器学习可解释性可以帮助我们提高模型的透明度和用户信任度，还能引导模型的开发和优化过程，有效识别和防止潜在的偏差问题，这对金融、医疗等领域至关重要。

目前这方向有四种主流方法：局部解释性方法、全局解释性方法、基于规则的解释性方法和机制性解释性方法。为了方便大家找idea，我根据这四种方法整理好了15篇最新的论文，开源代码已附，想发论文的朋友别错过。

论文原文+开源代码需要的同学看文末

全局解释性方法：

这类方法旨在解释整个模型的行为，而不是单个预测。例如，SHAP通过合作博弈论的概念来分配每个特征对模型预测的贡献。

Enhancing Malware Detection through Machine Learning using XAI with SHAP Framework

方法：论文旨在通过结合机器学习和可解释的人工智能（XAI）框架，提高恶意软件检测的能力。该研究采用了SHAP方法，显著提高了机器学习模型的可解释性。这种方法可以提高模型的准确性和公平性，并限制可能发生的偏见，在恶意软件检测方面的准确率超过98%。