可解释性需求分析框架：机器学习应用中的关键

这篇综述介绍了一个以可解释性为中心的机器学习应用需求分析框架，旨在帮助机器学习应用程序定义和分析可解释性需求。

该综述讨论了机器学习应用中可解释性的重要性和挑战，并提出了一种针对可解释性的需求分析框架，以解决这些挑战。以下是该综述的主要内容：

1. 引言部分概述了机器学习应用中可解释性的重要性，并指出当前可解释性需求分析的不足之处。

2. 综述回顾了相关的研究和文献，讨论了机器学习应用中的可解释性问题，并强调了现有方法的局限性。

3. 在提出的框架部分，综述详细介绍了可解释性需求分析框架的设计和组成部分。该框架包括需求定义、用户参与、解释需求分析、解释技术选择和验证评估等步骤。

4. 综述以工业领域应用场景为例，展示了如何应用该框架进行可解释性需求分析，并提供了具体的案例和实例。

5. 在框架的优势和局限性部分，综述讨论了该框架相对于现有方法的优势和创新之处，并指出了可能的局限性和待改进的方面。

总体而言，该综述提出了一个以可解释性为核心的需求分析框架，以帮助机器学习应用程序满足可解释性需求。它强调了可解释性在机器学习应用中的重要性，并提供了一种系统、综合的方法来分析和满足可解释性需求。通过该框架，开发团队可以更好地理解和解释模型的决策过程，提高模型的可信度和可靠性。