近年来，在许多工业领域引入了机器学习和AI。在诸如金融，医学和自主驾驶的领域，其中模型的推理结果可能具有严重后果，需要高的可解释性以及预测准确性。在这项研究中，我们提出了CGA2M +，其基于广义添加剂2模型（GA2M），并以两种主要方式不同。首先是单调性引入。基于分析师的知识基于某些功能对某些功能进行体重，而且预计不仅可以改善可解释性，而且还改善了概括性表现。第二个是引入高阶项：鉴于Ga2m仅考虑二阶交互，我们旨在通过引入可以捕获更高阶交互的更高阶项来平衡解释性和预测准确性。通过这种方式，我们可以通过应用学习创新来改善预测性能而不会影响可解释性。数值实验表明，该模型具有高预测性能和可解释性。此外，我们证实通过引入单调性来改善泛化性能。
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