建模工具通过SHAP（SHapley Additive exPlanations）值、特征重要性、局部可解释性和可视化等技术来解释和可视化模型。SHAP值可以衡量每个特征对模型输出的贡献程度，从而解释模型的预测结果。特征重要性则可以帮助用户了解哪些特征对模型的预测结果具有更大的影响。局部可解释性可以针对单个样本或特定区域解释模型的预测原因。通过这些技术，用户可以更好地理解模型，增强模型的可解释性。

除了SHAP值、特征重要性和局部可解释性外，建模工具还可以通过可视化技术来呈现模型的解释结果。例如，可以通过柱状图展示每个特征的重要性程度，通过热力图展示特征之间的相关性，或者通过线性图展示特征与输出之间的关系。这些可视化技术可以帮助用户直观地理解模型，发现模型中可能存在的问题，并优化模型的性能。

此外，建模工具还可以通过解释性模型（如解释性树模型、解释性回归模型等）来提高模型的可解释性。解释性模型通常具有更简单的结构，更容易理解和解释，可以帮助用户理解复杂模型的决策过程。通过将解释性模型与黑盒模型相结合，用户可以更全面地理解模型的预测结果，并更好地利用模型进行决策。

此外，建模工具还可以提供交互式界面，帮助用户自定义模型的解释和可视化方式。用户可以根据自己的需求选择展示哪些信息，调整展示的形式和样式，以及选择特定的样本进行解释和可视化。通过交互式界面，用户可以更灵活地探索模型的内部结构，从而更深入地理解模型的机制和决策过程。

综上所述，建模工具通过SHAP值、特征重要性、局部可解释性、解释性模型和可视化等技术来解释和可视化模型，帮助用户更好地理解模型，增强模型的可解释性。通过这些技术，用户可以更深入地了解模型的预测原因，发现模型中的问题，并优化模型的性能，从而提高模型的可靠性和应用范围。