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说明
尽管机器学习模型能够提供高准确度的预测结果，但其黑箱特性仍然是一个亟待解决的问题。在财务领域，决策者通常需要对模型的预测结果进行解释，以便做出合理的决策。因此，如何提高机器学习模型的可解释性和透明度，成为其应用中的一个重要问题。近年来，研究者们提出了一些可解释的机器学习方法，如LIME、SHAP等，能够对模型的预测过程进行可视化和解释，帮助决策者理解模型的决策依据。
在财务数据中，经常存在一些异常行为，如财务造假、资产负债不平衡、收入虚报等，这些异常往往是企业面临财务风险的重要信号。利用机器学习中的异常
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