本文来介绍精度更高的内部解释模型GAMI-Net。GAMI-NetGAMI-Net模型在广义加性模型的基础上，引入了神经网络与特征交互的信息，同时增加了稀疏性、遗传限制、边界清晰度的准则，这使得模型的精度和解释性得到进一步的提升。模型定义传统的广义加性模型对每个特征会拟合一个光滑函数sj(X)s_{j}(X)sj​(X)，再将各个sj(X)s_{j}(X)sj​(X)的结果累加得到最终结果，sj(

咱们继续讲解可解释性机器学习，咱们开始一起来看看一些算法啦。先从简单的算法开始。

这个系列介绍一下模型的可解释性，这一部分经常被算法同学忽略掉，其实也经常有同学不被其他的业务线理解，感觉算法同学是不是在撞大运。是否真的能对自己学习出来的模型负责。为什么要有模型解释性这个时候你是否会问，我模型效果好就行呗，为啥还要搞这个可解释性，有那个功夫我多做几个模型是不是就好了。其实这个是一个好的问题，算法同学对业务的产出只能是模型吗，模型数量代表工作量吗？这个也是我之前错误认知的理念。 目