要提高ROPE的可解釋性，可以考慮以下幾個方面：
數據可視化：利用圖表、圖形等可視化工具展示ROPE模型的輸入數據、輸出結果和解釋過程，使用戶可以直觀地了解模型的運作原理。
模型解釋：在訓練和測試過程中，記錄模型的重要參數、決策過程和關鍵步驟，以便用戶可以追蹤模型的推理過程和判斷依據。
結果解釋：解釋ROPE模型的預測結果和推理過程，包括解釋模型的置信度、不確定性和偏差，幫助用戶理解模型的判斷依據和邏輯推理。
可解釋性工具：設計專門的可解釋性工具或接口，提供用戶友好的界面和操作方式，幫助用戶更好地理解ROPE模型的運作原理和結果解釋。
文檔和教育：提供詳細的文檔和教育材料，包括模型介紹、使用說明、案例分析和解釋示例，幫助用戶更深入地理解ROPE模型的設計和應用。
