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可解释性可解释性是指数据科学问题解决方法以人们可以理解的方式解释其结果和发现的能力。可解释性的具体要求因目标群体和背景而异。这些可能包括，例如，有义务披露所使用的算法和方法以及它们所基于的数据源和流程（“完整性”），提供清晰易懂的解释（“可解释性”），并继续改进可解释性（在数据保护法和其他准则允许的范围内）。总体而言，可解释性旨在确保数据科学问题解决方法公平、可信和可接受，并以符合社会利益的方式使用它们。
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