机器学习虽然对改进产品性能和推进研究有很大的潜力，但无法对它们的预测做出解释，这是当前面临的一大障碍。本书是一本关于使机器学习模型及其决策具有可解释性的书。本书探索了可解释性的概念，介绍了简单的、可解释的模型，例如决策树、决策规则和线性回归，重点介绍了解释黑盒模型的、与模型无关的方法，如特征重要性和累积局部效应，以及用Shapley值和LIME解释单个实例预测。本书对所有的解释方法进行了深入说明和批判性讨论，例如它们如何在黑盒下工作、它们的优缺点是什么、如何解释它们的输出。本书将解答如何选择并正确应用解释方法。本书的重点是介绍表格式数据的机器学习模型，较少涉及计算机视觉和自然语言处理任务。本书适合机器学习从业者、数据科学家、统计学家和所有对使机器学习模型具有可解释性感兴趣的人阅读。

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• 发货方式

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• 自动：在特色服务中标有自动发货的商品，拍下后，源码类 软件类 商品会在订单详情页显示来自卖家的商品下载链接，点卡类 商品会在订单详情直接显示卡号密码。

  手动：未标有自动发货的的商品，付款后，商品卖家会收到平台的手机短信、邮件提醒，卖家会尽快为您发货，如卖家长时间未发货，买家也可通过订单上的QQ或电话主动联系卖家。

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• 退款说明

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• 1、源码类：商品详情(含标题)与实际源码不一致的（例：描述PHP实际为ASP、描述的功能实际缺少、功能不能正常使用等）！有演示站时，与实际源码不一致的（但描述中有"不保证完全一样、可能有少许偏差"类似显著公告的除外）；

• 2、营销推广类：未达到卖家描述标准的；
  

  3、点卡软件类：所售点卡软件无法使用的；

• 3、发货：手动发货商品，在卖家未发货前就申请了退款的；

  4、服务：卖家不提供承诺的售后服务的；（双方提前有商定和描述中有显著声明的除外）

  5、其他：如商品或服务有质量方面的硬性常规问题的。未符合详情及卖家承诺的。
  

• 注：符合上述任一情况的，均支持退款，但卖家予以积极解决问题则除外。交易中的商品，卖家无法修改描述！

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• 注意事项

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• 1、在付款前，双方在QQ上所商定的内容，也是纠纷评判依据（商定与商品描述冲突时，以商定为准）；

  2、源码商品，同时有网站演示与商品详情图片演示，且网站演示与商品详情图片演示不一致的，默认按商品详情图片演示作为纠纷评判依据（卖家有特别声明或有额外商定的除外）；

• 3、点卡软件商品，默认按商品详情作为纠纷评判依据（特别声明或有商定除外）；

• 4、营销推广商品，默认按商品详情作为纠纷评判依据（特别声明或有商定除外）；
  

  5、在有"正当退款原因和依据"的前提下，写有"一旦售出，概不支持退款"等类似的声明，视为无效声明；

  6、虽然交易产生纠纷的几率很小，卖家也肯定会给买家最完善的服务！但请买卖双方尽量保留如聊天记录这样的重要信息，以防产生纠纷时便于送码网快速介入处理。

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• 送码声明

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• 1、送码网作为第三方中介平台，依据双方交易合同（商品描述、交易前商定的内容）来保障交易的安全及买卖双方的权益；

• 2、非平台线上交易的项目，出现任何后果均与送码网无关；无论卖家以何理由要求线下交易的（如：要求买家支付宝转账付款的，微信转账付款的等），请联系管理举报，本平台将清退卖家处理。