一位机器学习从业者希望向利益相关者提供模型如何做出预测的透明度和解释。以下哪项最能提供这种可解释性？

展示模型的Shapley值是提供模型可解释性的最佳方法。Shapley值是一种博弈论方法，它量化了每个特征对模型预测的贡献，从而揭示了模型决策背后的原因，提供了局部和全局的解释。提供模型的准确性度量（如准确率、精确率、召回率）仅评估模型性能，不解释其决策过程。提供模型的混淆矩阵也只是一种性能评估工具，用于展示分类结果的详细情况，但不能解释模型为何做出特定分类。提供安全的模型推理端点是关于模型部署和访问的安全性，与模型可解释性无关。