Изменения
Нет описания правки
== Практическая польза ==
Если модель машинного обучения работает хорошо, почему мы просто не доверяем модели и игнорируем причиныфакторы, почему из-за которых она приняла то или иное решение?
"Проблема в том, что только одна метрика измерения, такая как, точность классификации, это неполное описание большинства реальных задач"
<ref name="inv">Doshi-Velez and Kim "Towards A Rigorous Science of Interpretable Machine Learning" 2017 Page 5</ref>
