如题，首先定义gym的环境，这里使用breakout游戏。可以输出该环境的观测空间、动作空间，以及每个动作代表的意义ENV = 'Breakout-v0'env = gym.make(ENV)print(env.observation_space)print(env.action_space)print(env.unwrapped.get_action_meanings())输出为Box(0, 2

原文链接：Review Study of Interpretation Methods for Future Interpretable Machine LearningAbstract近年来，黑箱模型因其精度高而得到迅速发展。平衡可解释性和准确性越来越重要。可解释性的缺乏严重限制了该模型在学术界和工业界的应用。尽管可解释的机器学习方法多种多样，但解释的视角和意义也各不相同。我们回顾了当前可解释的