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体系化分析：先预测后解释的两步法
内容
体系化分析应对[[经验化分析的维度诅咒]]的核心思路是分两步走：先用一个不追求可解释性、只追求精度的黑盒模型完成预测（回答”是什么”），再用一个可解释模型去解释黑盒模型的行为（回答”为什么”）。这把”预测能力”和”可解释性”这两个原本互斥的目标拆成两个独立步骤分别达成，而不是强行在单一模型里同时兼顾——这是应对高维交互问题的一种通用分解思路。
参考来源
- 位置：《数据科学工程实践》第4章《使用体系化分析方法进行场景挖掘》"4.1.2 体系化分析的优势"一节（源文件：_epub-src/OEBPS/Text/part0022.xhtml）
- 结论依据：原文明确"体系化分析方式旨在通过构建黑盒模型进行预测，再通过可解释模型对黑盒模型进行解释……预测解决'what'的问题，解释解决'why'的问题"，将预测能力和可解释性拆成两个独立步骤。
- 原始内容：体系化分析方式旨在通过构建黑盒模型进行预测，再通过可解释模型对黑盒模型进行解释，同时产出一些交互特征组合的不同场景，以考察在不同场景下，问题的表现效果……我们希望通过预测得到结果，同时，也希望可以更好地理解这个结果。预测解决"what"的问题，解释解决"why"的问题。