模型解释性是指对机器学习模型、人工智能模型或统计模型进行解释和理解的能力。在实际应用中，许多复杂的模型，例如深度学习神经网络，通常被认为是黑盒模型，即其决策过程难以理解和解释。而模型解释性正是试图通过各种方法和技术来揭示模型内部的决策过程，并帮助用户理解模型是如何基于输入数据做出预测或决策的。

模型解释性对于许多应用场景至关重要，特别是在面向用户、客户或监管机构的决策系统中。用户往往需要知道为什么一个决策被做出，以及信任模型的预测结果。在医疗、金融、司法等领域，模型解释性更是不可或缺的要素，因为这些领域的决策可能会对人类生命、权益或自由造成重大影响。

为了提高模型解释性，研究人员和开发者提出了许多方法和技术。一种常见的方法是特征重要性分析，即确定哪些输入特征对模型的预测结果有重要影响。这可以通过统计分析、可视化技术或模型特性分析等方式实现。另一种方法是局部解释性方法，例如局部敏感度分析或局部解释性模型，通过分析特定样本附近的模型行为来解释模型的决策。

除了以上提到的方法外，还有一些其他的技术被用于提高模型解释性，例如SHAP值、LIME方法、Grad-CAM等。这些技术主要通过解释性的特征重要性、可视化、近似解释性模型等方式来帮助用户理解模型的决策过程。

在建立模型时，设计师应该考虑模型解释性，并选择适用于应用场景的解释性技术和方法。同时，提高模型解释性也需要在模型训练过程中进行设计和考虑。总的来说，模型解释性是在AI模型应用中至关重要的一个方面，有助于提高模型的可解释性、可信度和可靠性，从而更好地满足用户和社会的需求。