可解释性和可解释性是机器学习和人工智能领域的相关概念，但它们有不同的侧重点。可解释性是指人类理解模型决策的容易程度，而可解释性是指用于为这些决策提供推理的方法和工具。本质上，可解释性是关于模型本身足够简单，可以直接理解其输出，而可解释性涉及提供澄清或阐明这些决策的信息。
例如，考虑一个线性回归模型，该模型根据面积，位置和房产年龄等特征预测房价。这种类型的模型是可解释的，因为开发人员可以查看分配给每个特征的系数 (权重)，并了解每个系数如何影响预测。如果模型预测一所房子的价格为300,000美元，平方英尺系数为每平方英尺150美元，那么模型是如何得出这个数字的就很清楚了。开发人员可以直接解释每个功能对预测的贡献，使其透明。
另一方面，如果您使用的是像深度神经网络这样的复杂模型，由于其复杂的结构，它可能无法解释。在这种情况下，可解释性就发挥了作用。您可以使用LIME (局部可解释的模型不可知解释) 或SHAP (SHapley加法解释) 等技术来解释模型的输出。这些方法提供了不同特征如何影响特定预测的见解，即使模型本身太复杂而无法直接解释。因此，虽然可解释性强调对模型组件的直接理解，但可解释性侧重于在直接解释不可行时澄清和合理化这些输出的方法。