10.4 模型的可解释性问题

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10.4 模型的可解释性问题 10.4 模型的可解释性问题在光谱处理领域，我们常常构建模型来从光谱数据中提取信息，例如预测物质浓度、识别样品类别或评估物理属性。这些模型可以是简单的线性回归、主成分回归（PCR）、偏最小二乘（PLS），也可以是更复杂的非线性模型，如支持向量机（SVM）、神经网络（NN）或集成方法（如随机森林、梯度提升树）。虽然模型的预测性能（如预测精度、分类准确率）是重要的评估指标，但在许多实际应用中，模型的“可解释性”同样关键，甚至更为重要。 10.4.1 引言：为何可解释性在光谱处理中重要模型的可解释性是指我们人类能够理解模型的内部工作原理、模型做出特定预测的原因，以及模型对不同输入特征（即光谱中的不同波长）的依赖程度。