可解释性是指⼈们能够⼀致地预测模型结果的程度；机器学习模型的可解释性越⾼，⼈们就越容易理解为什么做出某些决策或预测。

可以通过两种主要方法：经验法则和基于特定标准的计算方法。

可以用标准化回归系数！标准化回归系数是在对自变量和因变量同时进行标准化处理后所得到的回归系数，数据经过标准化处理后消除了量纲、数量级等差异的影响，使得不同变量之间具有可比性，因此可以用标准化回归系数来比较不同自变量对因变量的作用大小。

只要给定的条件为true，R语言中的while 循环语句会重复执行一个目标语句。