请给我解释一下什么是机器学习模型解释性，并提供一些实际应用。
机器学习模型解释性是指对机器学习模型进行解释和理解其工作方式的方法和技术。它帮助我们理解机器学习模型如何进行预测和决策，以及它们是如何利用数据上的模式来做出这些预测和决策的。

一些实际应用包括：

- 银行利用机器学习模型解释性来解释信用评分模型的预测，并且根据这些解释来决定是否批准贷款。
- 医学实践中，医生可以使用机器学习模型解释性技术来解释模型如何判断某个病人是否存在风险，以便更好地指导治疗。
- 许多公司利用机器学习模型解释性来解释消费者的购买行为。通过了解模型对影响购买决策的因素的解释，公司可以更好地了解客户需求并调整其市场营销策略。