模型解释性和可理解性是机器学习和人工智能领域的重要问题。随着深度学习和神经网络的发展，模型的预测精度得到了显著提高，但这些模型往往被视为“黑箱”，即我们无法明确了解它们如何做出决策或预测。
1. 模型解释性：模型解释性是指模型能够清楚地说明其决策过程的能力。对于许多应用来说，特别是那些涉及人类生活的应用（如医疗诊断、法律判决等），模型的决策过程必须是透明的，以便人们理解和信任。然而，大多数复杂的机器学习模型（如深度神经网络）的内部工作原理非常复杂，难以解释。因此，如何设计出既能保持高预测性能又能提供足够解释性的模型是一个重要的研究方向。
2. 模型可理解性：模型可理解性是指模型的结构和参数是否容易被人类理解。如果一个模型过于复杂，包含大量的参数和层次，那么即使我们知道它的工作原理，也可能很难完全理解它。在这种情况下，我们需要寻找简化模型的方法，使其更容易被人类理解。
解决模型解释性和可理解性的问题可以帮助我们更好地理解和控制模型的行为，从而提高模型的可靠性和安全性。同时，这也有助于我们发现模型的潜在问题，并进行相应的改进。
