可解释性 (Interpretability) 和可说明性 (Explainability) 都是专注于使机器学习模型易于理解的概念，但它们解决的是透明度的不同方面。**可解释性**指的是人类能够直接理解模型*为什么*根据其内在结构做出特定决策的程度。例如，线性回归模型是可解释的，因为它的系数清楚地显示了每个输入特征对输出的贡献。类似地，决策树是可解释的，因为它们的 branching 逻辑可以逐步追踪。相比之下，**可说明性**涉及使用外部方法来生成对模型行为的可理解的原因，即使模型本身是复杂的或不透明的。像 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 或 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 这样的可说明性工具为神经网络等模型创建事后解释，这些模型在其他情况下很难剖析。
一个关键的区别在于模型的设计与应用于它的技术。可解释性是模型架构的一个属性。例如，logistic 回归模型的权重直接表明了特征的重要性，从而使其在设计上是可解释的。另一方面，可说明性是在模型进行预测*之后*应用的一组过程。例如，使用 SHAP 值来解释为什么一个黑盒模型（如梯度提升树）为一个特定客户预测了高风险的贷款违约，即使该模型的内部逻辑本质上并不清楚。另一个例子是在图像分类模型中使用注意力图来突出显示影响预测的像素，即使模型的层太复杂而无法手动解释。
对于开发者来说，可解释性和可说明性之间的选择取决于问题环境。如果法规遵从性（例如，GDPR 的“解释权”）或调试至关重要，则使用像决策树或线性模型这样的固有可解释模型可以简化审计。但是，如果精度要求需要像深度神经网络这样的复杂模型，那么可说明性工具对于弥合性能和透明度之间的差距至关重要。实际上，这可能意味着训练一个可解释的模型用于信用评分系统，因为监管机构需要明确的规则，同时对医疗诊断模型采用可说明性技术，在医疗诊断模型中，高精度是不可协商的，但临床医生仍然需要验证预测。这两个概念都旨在提高透明度，但在模型生命周期的不同阶段提供服务——可解释性在设计阶段，可说明性在分析阶段。