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23.故障诊断中的解释性与可解释性

在基于机器学习的故障诊断技术中，解释性和可解释性是两个至关重要的概念。解释性是指模型能够提供关于其决策过程的透明性和可理解性，而可解释性则是指模型的输出结果能够被人类专家所理解。这两个概念在实际应用中尤为重要，因为故障诊断的结果往往需要被工程师或技术人员进一步分析和验证，以便采取适当的维修和维护措施。

23.1解释性的意义

解释性在故障诊断中的意义主要体现在以下几个方面：

信任度提升：当模型能够解释其决策过程时，用户（如工程师和技术人员）更容易信任模型的预测结果。这种信任度的提升有助于模型在实际应用中的广泛接受和使