可解释机器学习：模型、方法与实践
索信达控股等
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索信达控股等
本书是索信达金融AI实验室团队结合学术界前沿理论研究和金融行业应用经验打造的国内唯一的关于可解释机器学习应用方面的图书。书中将可解释机器学习技术的研究路线和应用成果进行了系统的整理，用通俗易懂的语言详述了可解释机器学习研究中先后出现的各种理论算法，并通过丰富的真实业务场景案例指导读者透彻理解和熟练使用可解释机器学习技术解决现实问题。全书共七章，分为三大部分，第一部分为背景(第1~2章)，阐述可解释机器机器学习的背景和重要性，帮助读者对可解释机器学习建立初步印象 第二部分为理论(第3~4章)，根据可解释机器学习的分类，从内在可解释和事后可解释两个方向介绍该领域中常见的模型和方法，帮助读者搭建起可解释机器学习的理论知识体系 第三部分为实例(第5~7章)，重点介绍可解释机器学习在金融领域不同业务场景的应用成果，通过案例的形式进行了全过程的分享展示，进一步加深读者对可解释机器学习在金融领域应用价值的认识。
非常值得推荐的可解释的机器学习入门书籍，简单易读，非常轻松理解 可解释的必要性和意义
有数学推导，数学好的大佬可以细看。
解释性的实现贯穿着整个建模流程，从建模前、建模中到建模后，每一步都能提升人们对模型的理解，从而推动模型的落地使用。注意精度的度量。
入门必读，对可解释机器学习有深入浅出的讲解，也提供了不少案例帮助理解。