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可解释的机器学习算法旨在提供透明性，并揭示其决策过程。在医疗和金融等领域，解释机器学习模型如何得出预测结果至关重要，因为这有助于发现预测中的偏见，并确保符合《通用数据保护条例》（GDPR）的合规要求。量子机器学习（QML）利用量子纠缠和叠加等特性，相比经典机器学习，具有加速计算和提供更深入见解的潜力。然而，量子机器学习模型也继承了经典模型的“黑箱”特性，因此需要开发可解释性技术来理解这些模型为何以及如何生成特定输出。本文提出了一种模块化的可解释量子机器学习框架，将量子机器学习算法分解为核心组件，例如特征映射、变分电路（ansatz）、优化器、内核和量子—经典循环。利用可解释性技术（如ALE和SHAP）对这些组件进行分析，这些技术经过调整，可用于研究量子机器学习算法的不同部分。通过整合这些组件的分析结果，该研究团队旨在为整个量子机器学习模型提供可解释性。