可解释性较好的算法包括决策树、逻辑回归和朴素贝叶斯等。
决策树通过树形结构直观地展示特征的重要性和决策过程。
逻辑回归通过权重系数解释特征对结果的影响程度。
朴素贝叶斯基于概率模型，可解释特征之间的条件概率关系。这些算法提供了可解释性的结果，有助于理解模型的决策过程和特征的贡献，使得算法的应用更加可信和可靠。
问可解释性比较好的算法
问题描述：
可解释的模型
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决策树是目前业内公认可解释性最好的非线性机器学习算法。
而具体到机器学习领域来说，以最用户友好的决策树模型为例，模型每作出一个决策都会通过一个决策序列来向我们展示模型的决策依据。
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