解释性和模型复杂性之间的权衡之所以存在，是因为更简单的模型更容易解释，但通常准确性较低，而复杂的模型可以实现更高的性能，但代价是更难理解。 解释性是指人类可以多容易地理解模型为何做出特定预测，而模型复杂性则与模型中的参数、层或交互的数量有关。 例如，线性回归模型具有清晰的系数，这些系数显示了每个输入如何影响输出，从而使其具有很高的解释性。 相比之下，具有多个隐藏层的深度神经网络可以捕获数据中复杂的模式，但其运行方式类似于“黑匣子”，难以追踪输入如何导致输出。
决策树与集成方法（如随机森林或梯度提升树）就体现了这种权衡的一个实际例子。 单个决策树根据简单的规则（例如，“如果年龄 > 30，则预测 X”）拆分数据，开发者可以对其进行可视化和调试。 但是，随机森林结合了数百棵树，提高了准确性，但几乎不可能追踪预测背后的确切逻辑。 同样，卷积神经网络 (CNN) 在图像识别任务中表现出色，但与更简单的模型（如可能难以完成相同任务的逻辑回归）相比，缺乏透明度。 诸如 SHAP 或 LIME 之类的工具试图事后解释复杂的模型，但这些近似通常会增加开销，并且不能完全复制模型的内部推理。
对于开发者来说，在解释性和复杂性之间进行选择取决于用例。 在医疗保健或金融等受到监管的行业中，审计和透明度至关重要，因此即使牺牲一些准确性，也可能强制使用更简单的模型（例如，线性模型或浅层决策树）。 相反，推荐系统或图像分类等应用程序可能会优先考虑性能，从而选择复杂模型，尽管其解释性降低。 实现平衡是可能的：诸如修剪神经网络、使用可解释的架构（例如，transformers 中的注意力机制）或混合方法（例如，使用简单模型来验证复杂模型）之类的技术可以缓解这种权衡。 最终，该决定取决于问题是否需要严格的问责制，或者是否可以容忍不透明性以获得更好的结果。