一位機器學習從業者希望讓利害關係人了解模型做出預測的透明度和解釋。下列哪項最能提供這種可解釋性？

呈現模型的 Shapley 值 (Shapley Values) 最能提供模型預測的透明度和解釋性。Shapley 值是一種來自賽局理論的方法，它能公平地分配每個特徵對模型預測結果的貢獻，讓利害關係人了解哪些輸入特徵對特定預測的影響最大，從而解釋模型的決策過程。 提供模型的準確度量測 (如準確率、精確率、召回率) 僅評估模型的整體性能，無法解釋單一預測是如何產生的。提供模型的混淆矩陣 (Confusion Matrix) 則顯示模型在不同類別上的分類表現，同樣無法解釋個別預測的決策邏輯。提供安全的模型推論端點 (Secure Model Inference Endpoint) 僅涉及模型的部署和安全性，與模型的可解釋性無關。