主要观点：本系列探讨 AI 可解释性如何帮助建立信任、确保责任并与实际需求相契合，从基础原则到实际用例。此部分聚焦金融领域，以 SHAP 值解释梯度提升模型的信用审批决策，包括 SHAP 方法介绍、在信用评分中的应用、数据加载预处理、模型训练评估及相关总结和后续计划等，还提供了相关术语表和大量链接。
关键信息：

• SHAP 基于博弈论，能评估各变量对模型预测的影响，适用于多种模型，有局部和全局解释优势但计算成本高。
• 在金融领域用 SHAP 解释信用审批模型，以德国信用数据为例，训练 CatBoost 模型并评估其性能。
• 数据加载预处理包括验证数据质量、使用 CatBoost 处理分类变量并拆分数据集。
• 模型训练评估中定义关键超参数，通过多种可视化工具评估模型性能。
• 后续将探讨 SHAP 方法的局限性和潜在陷阱。
  重要细节：
• SHAP 考虑变量的所有可能配置来衡量其对预测的贡献。
• 德国信用数据集中有 1000 个个体的 20 个变量，目标变量表示信用状况。
• CatBoost 能高效处理分类变量，训练过程中的超参数设置及训练时间等。
• 评估指标包括准确率、混淆矩阵、ROC 曲线和 AUC 等。
• 提供了丰富的相关链接，涵盖多种资源和研究。