Scikit-learn提供了几种模型解释性工具，以帮助用户理解模型的工作原理和预测结果。这些工具包括特征重要性分析、SHAP值、LIME方法等。下面是一些常用的方法和工具：
特征重要性分析：通过分析模型中各个特征对预测结果的影响程度，可以帮助用户理解模型的工作原理。可以使用sklearn中的feature_importances_属性来获取特征的重要性分值，或者使用Permutation Importance等方法来进行特征重要性分析。
SHAP值（SHapley Additive exPlanations）：SHAP值是一种针对黑盒模型的特征重要性分析方法，它通过博弈论的概念来解释模型的预测结果。可以使用shap库来计算模型的SHAP值并可视化解释结果。
LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）：LIME是一种局部解释性模型方法，通过在模型预测附近生成可解释的数据集来解释模型的预测结果。可以使用lime库来生成解释性模型并可视化解释结果。
Partial Dependence plots（部分依赖图）：部分依赖图是一种用来可视化单个特征对模型预测结果的影响的方法，它展示了特征值与模型预测值之间的关系。可以使用sklearn中的plot_partial_dependence方法来生成部分依赖图。
可视化决策树：如果模型是基于决策树的模型，可以使用Graphviz等工具来可视化决策树，以帮助用户理解模型的决策过程。
这些工具和方法可以帮助用户解释和理解模型的预测结果，从而提高模型的可解释性和可信度。