"这篇研究论文‘解释可解释性：理解数据科学家使用机器学习的可解释性工具.pdf’探讨了数据科学家在使用可解释性工具来理解和评估机器学习（ML）模型时面临的问题。通过背景调查和调查，研究人员发现数据科学家往往过度依赖并误用这些工具，同时对工具的可视化输出理解不足。文章提出了对数据科学家关于可解释性工具的心智模型的定性主题分析，并为研究人员和工具设计者提供了启示，将这些发现与社会科学文献联系起来。"
正文:
机器学习模型在当今社会的各个领域，如刑事司法和医疗保健，已经被广泛部署。随着其应用的普及，机器学习已经从学术研究扩展到工程实践。为了帮助数据科学家和机器学习从业者更好地理解模型的工作原理，一系列可解释性工具应运而生。然而，关于这些工具是否真正实现了其目标，即提升模型的透明度和理解度，目前的评估相对较少。
该研究通过对11位数据科学家进行背景调查和对197位数据科学家进行调查，深入研究了两种现有的可解释性工具——InterpretML实现的广义可加模型（GAMs）和SHAP Python包的使用情况。这些工具旨在揭示模型决策过程中的关键因素，从而增强模型的可解释性。
调查结果显示，数据科学家可能过度信任这些工具，而没有充分理解它们的局限性和正确使用方式。他们经常依赖这些工具来识别在构建和评估模型时遇到的普遍问题，但大多数参与者无法准确解释工具产生的可视化结果。这表明在工具的使用和理解上存在显著的差距。
论文还强调了数据科学家对于可解释性工具的心智模型，其中包括他们对模型解释的理解和预期。这些心智模型揭示了数据科学家在实践中对模型透明度的需求，以及他们在尝试解释复杂模型行为时的挑战。
为了弥补这些差距，研究者提出了一系列对研究人员和工具设计者的启示。首先，需要对可解释性工具进行更深入的评估，以确保它们能够有效地提高模型理解。其次，工具的设计应当更加注重用户的理解，提供清晰的解释和引导。最后，加强数据科学家的教育和培训，使他们能够准确理解和使用这些工具，以避免误解和误用。
这篇论文对机器学习可解释性的现状给出了深刻的洞察，它提醒我们在追求模型的准确性与复杂性的同时，不应忽视模型的解释性和用户理解的重要性。这一研究对于推动未来可解释性工具的发展和提升数据科学实践的透明度具有重要的指导意义。
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