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。

所有的R包都提交上传到CRAN，如Github，需要通过一定的渠道进行安装。

检索是信息需求与信息集合的匹配过程。一般是由用户按照检索系统的要求将检索词输入到检索系统中，检索系统进行处理、匹配运算后将检索结果以一定格式输出的过程

本节课强调了机器学习在医学研究中的重要性，特别是在构建临床预测模型方面的应用，并通过结直肠癌预后预测模型的案例，展示了从数据预处理到模型构建、验证和评价的完整流程。