methods that aim to reduce the gap

methods that aim to reduce the gap in users’ understanding of predictive models, most notably by providing explanations of model predictions.Data and predictive models are increasingly used to make better decisions. Yet, most data-rich companies still face barriers to adopting advanced predictive analytics, mainly because of managerial and cultural reasons rather than issues related to data and technology (LaValle et al., 2011). In fact, as models become more complex and difficult to understand, users often become more skeptical and reluctant to use them,even if the models are known to improve decision-making performance (Arnold et al., 2006; Kayande et al., 2009). Thus, researchers in recent years have explored methods that aim to reduce the gap in users’ understanding of predictive models, most notably by providing explanations of model predictions.

結果 (繁體中文) 1:

旨在方法，通過提供模型預測的解釋，以減少用戶的預測模型，最顯著的理解的差距。
數據和預測模型越來越多地用於做出更好的決策。然而，數據最豐富的公司仍然面臨障礙，採取的主要是因為相關數據和技術的管理和文化的原因，而不是問題的先進的預測分析，（拉瓦列等，2011）。事實上，隨著模型變得更加複雜和難以理解，用戶經常
越來越持懷疑態度，並不願意使用它們，即使模型已知提高決策的性能（Arnold等，2006; Kayande等，2009）。因此，研究人員在最近幾年已經探索，旨在通過提供模型預測的解釋，以減少用戶的差距“理解的預測模型，最顯著的方法。

結果 (繁體中文) 2:

旨在縮小使用者對預測模型的理解差距的方法，最顯著的是提供模型預測的解釋。
資料和預測模型越來越多地用於做出更好的決策。然而，大多數資料豐富的公司在採用高級預測分析方面仍然面臨障礙，這主要是因為管理和文化原因，而不是與資料和技術相關的問題（LaValle等人，2011年）。事實上，隨著模型變得越來越複雜和難以理解，使用者往往
變得更加懷疑和不願意使用它們，即使模型已知可以改善決策績效（Arnold等人，2006年;Kayande等人，2009年）。因此，近年來，研究人員探索了旨在縮小使用者對預測模型的理解差距的方法，其中最突出的就是提供模型預測的解釋。

結果 (繁體中文) 3:

旨在縮小用戶對預測模型理解差距的方法，尤其是通過提供模型預測的解釋。
數據和預測模型越來越多地被用來做出更好的決策。然而，大多數數據豐富的公司在採用先進的預測分析方面仍然面臨障礙，主要是因為管理和文化原因，而不是與數據和科技相關的問題（LaValle等人，2011年）。事實上，隨著模型變得更加複雜和難以理解，用戶常常
變得更加懷疑和不願意使用它們，即使已知模型可以提高決策效能（Arnold等人，2006；Kayande等人，2009）。囙此，近年來，研究人員探索了一些方法，旨在减少用戶對預測模型理解上的差距，尤其是通過提供模型預測的解釋。