可解释性机器学习是指通过一定的技术手段，使得机器学习模型的输出结果可以被解释和理解。下面是可解释性机器学习的代码实现步骤：
1. 数据预处理：首先需要对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择和特征工程等步骤，以便为后续的模型训练做好准备。
2. 模型选择：选择适合问题的机器学习模型，如决策树、逻辑回归、支持向量机等，这些模型具有较好的可解释性。
3. 模型训练：使用训练数据对模型进行训练，以得到一个较好的模型。
4. 模型解释：对训练好的模型进行解释，可以使用一些可解释性技术，如局部可解释性、全局可解释性、特征重要性等。
5. 可视化展示：将模型解释结果进行可视化展示，以便用户更好地理解模型的输出结果。
6. 模型优化：根据模型解释结果，对模型进行优化，以提高模型的性能和可解释性。
7. 模型应用：将优化后的模型应用到实际问题中，以得到更好的结果。
总之，可解释性机器学习的代码实现步骤主要包括数据预处理、模型选择、模型训练、模型解释、可视化展示、模型优化和模型应用等步骤。通过这些步骤，可以得到一个具有较好可解释性的机器学习模型，从而更好地应用于实际问题中。