模型复杂度和可解释性之间的权衡，主要在于平衡模型捕获数据中复杂模式的能力与人类理解其决策过程的难易程度。像深度神经网络或集成方法这样的复杂模型擅长处理非线性关系和高维数据，但通常表现为“黑盒”，使得难以追踪输入如何导致输出。像线性回归或决策树这样的简单模型提供了清晰的规则或系数，可以直接将特征与预测联系起来，但可能无法对复杂的模式进行建模。例如，决策树明确地显示了基于特征阈值的分支逻辑，而神经网络的加权连接层则模糊了其预测背后的推理。
一个关键的权衡是在性能和透明度之间。复杂模型通常在图像识别或自然语言处理等任务上通过利用许多参数来实现更高的准确性，但这是以可解释性为代价的。例如，深度学习模型在从医学图像中检测肿瘤方面可能优于逻辑回归分类器，但医生无法轻易验证为什么做出特定诊断。相反，简单模型是透明的，但在需要细致模式识别的任务中可能表现不佳。这在医疗保健或金融等领域造成了困境，在这些领域中，准确性至关重要，但利益相关者也需要信任和验证模型的逻辑。调试复杂模型也更困难：如果神经网络出现意外错误，与调整决策树的分割点相比，开发人员面临着隔离原因的挑战。
为了解决这种权衡，开发人员经常使用特定于上下文的策略。在像银行这样的受监管行业中，逻辑回归等简单模型可能更受青睐，用于信用评分，因为监管机构需要对拒绝提供解释。对于不太关键的任务，比如推荐产品，复杂模型即使不透明也可能是可以接受的。像 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 或 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 这样的技术可以近似解释复杂模型，尽管这些技术增加了计算开销。混合方法，比如使用可解释的模型进行关键决策，使用复杂模型进行辅助任务，是另一种折衷方案。最终，选择取决于问题的风险、可审计性的需求，以及轻微的准确性提升是否能证明牺牲清晰性是合理的。