作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着机器学习、深度学习、自动化和编程技术的发展，越来越多的企业将使用机器学习技术来进行业务决策。但是对于这种“黑盒”的模型来说，如何给予客户真正有效的帮助是一个重要课题。
传统上，对机器学习模型的解释往往采用黑盒方法，即只展示模型的结果，不详细地阐述模型是如何工作的。这对于非技术人员而言十分难以理解和交流。因此，在这方面需要提高模型的透明性，从而达到提升产品品质和服务水平的目的。
为了提升机器学习模型的可解释性，我们可以从以下三个方面入手：
- 提供更直观的模型表示；
- 使用可视化技术来可视化模型的内部工作过程；
- 对模型的输出进行加权，分析其内部的功能作用及其关联性。
本文基于这些观点，尝试对通过业务决策的黑盒模型进行解释。
2.基本概念术语说明
2.1 模型
在机器学习中，模型（model）指的是对数据做出的预测或推断。通常情况下，模型由输入变量（input variable）和输出变量（output variable）组成，并可以被训练或学习。输出变量的值依赖于输入变量的取值。
2.2 目标函数
目标函数（objective function）是指用来度量模型在训练过程中取得的准确率、精度或其他性能指标的函数。目标函数是通过调整模型的参数（参数包括权重和偏置项等）来优化的。
2.3 特征
特征（feature）是指影响某个输出变量