可解釋機器學習：模型、方法與實踐
索信達控股等
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索信達控股等
本書是索信達金融AI實驗室團隊結合學術界前沿理論研究和金融行業應用經驗打造的國內唯一的關於可解釋機器學習應用方面的圖書。書中將可解釋機器學習技術的研究路線和應用成果進行了系統的整理，用通俗易懂的語言詳述了可解釋機器學習研究中先後出現的各種理論算法，並通過豐富的真實業務場景案例指導讀者透徹理解和熟練使用可解釋機器學習技術解決現實問題。全書共七章，分爲三大部分，第一部分爲背景(第1~2章)，闡述可解釋機器機器學習的背景和重要性，幫助讀者對可解釋機器學習建立初步印象 第二部分爲理論(第3~4章)，根據可解釋機器學習的分類，從內在可解釋和事後可解釋兩個方向介紹該領域中常見的模型和方法，幫助讀者搭建起可解釋機器學習的理論知識體系 第三部分爲實例(第5~7章)，重點介紹可解釋機器學習在金融領域不同業務場景的應用成果，通過案例的形式進行了全過程的分享展示，進一步加深讀者對可解釋機器學習在金融領域應用價值的認識。
非常值得推薦的可解釋的機器學習入門書籍，簡單易讀，非常輕鬆理解 可解釋的必要性和意義
有數學推導，數學好的大佬可以細看。
解釋性的實現貫穿着整個建模流程，從建模前、建模中到建模後，每一步都能提升人們對模型的理解，從而推動模型的落地使用。注意精度的度量。
入門必讀，對可解釋機器學習有深入淺出的講解，也提供了不少案例幫助理解。