一家金融机构使用基础模型来支持贷款决策，并且出于审计和安全原因，要求模型的决策具有可解释性。哪个因素最直接影响模型决策的可解释性？

模型复杂度最直接影响模型决策的可解释性。更复杂的模型（如深度神经网络）通常包含大量非线性转换和参数，使其内部工作原理难以理解和解释，被称为“黑箱”模型。相比之下，线性回归或决策树等简单模型更容易理解其决策路径。训练时间、超参数数量和部署时间是模型开发和操作的方面，它们间接影响模型性能或资源消耗，但并非直接决定模型决策的可解释性。例如，超参数数量可能影响模型复杂度，但不是可解释性本身的直接衡量标准。