“Spark Lence算法”可能是一个误打，您想问的可能是“Spark MLlib算法”。根据现有资料，我无法找到关于“Spark Lence算法”的相关信息，但是我可以为您提供Spark MLlib算法的透明度信息，具体如下：
算法透明度是指一个算法在执行过程中，其内部结构、工作原理和决策过程能够被外部观察者理解和解释的程度。Spark MLlib基于Apache Spark的机器学习库，其算法透明度对于用户来说是一个重要的考量因素。
可解释性是指算法能够将其决策过程转化为人类可理解的形式，例如可规化图形或自然语言描述。Spark MLlib提供了多种机器学习算法，包括分类、回归、聚类等，这些算法在设计和实现时都考虑到了可解释性。例如，决策树算法可以通过树状图直观地展示决策过程，而线性回归算法则可以通过简单的数学公式解释模型的工作原理。
为了提高算法的透明度和可解释性，Spark MLlib不断进行优化和改进。例如，通过引入更高效的优化算法和减少不必要的计算，可以提高算法的运行效率和可解释性。此外，Spark MLlib还提供了丰富的文档和示例代码，帮助用户更好地理解和使用算法。
综上所述，虽然无法直接回答Spark MLlib算法的透明度问题，但希望我提供的信息能够对您有所帮助。如果您想继续了解Spark Lence算法，您可以补充更多的相关信息，以便我为您提供更准确的答案。