[Paper] || 打开黑盒子:遗传学家的可解释机器学习Opening the Black Box: Interpretable Machine Learning for Geneticists
由于机器学习拥有在高维空间和异质数据中发现复杂模式的能力，它被用来理清隐藏在基因和遗传数据背后的含义。ML模型的复杂性使得它变得强大，但同时也使得模型难以解释。这篇文章主要讨论了以下三个方面的问题。可解释机器学习的重要性三种解释策略未来挑战及发展方向可解释机器学习（InterpretableML）的重要性ML模型很少在不进行调整或排除故障的情况下表现良好,理解如何做出预测对于识别输入数据中的错误或