AI可解释性

适用场景：
PDP适用于理解单一或两个特征的影响
SHAP值适用于需要详细解释模型预测的场景
排列重要性适用于快速评估特征重要性

通过结合使用这些方法，可以更全面地理解和解释机器学习模型的预测过程