用于使机器学习算法的函数可解释的方法

本发明涉及一种用于使机器学习算法的函数可解释的方法，其中，所述机器学习算法被设计为将输入数据分别分配给至少两个组中的一个，而且其中，所述方法(1)具有如下步骤：‑为所述机器学习算法提供输入数据(2)；‑通过所述机器学习算法，针对所提供的输入数据的全部，分别将相对应的输入数据分配给所述至少两个组中的一个(3)；‑从所述至少两个组中的第一组中选择数据(4)；‑确定来自所述至少两个组中的第二组中的在所有包含在所述第二组中的数据中与所选择的数据最相似的数据(5)；‑将所选择的数据与所确定的数据进行比较，以便使所述机器学习算法可解释(6)；而且‑提供相对应的比较结果(7)。