某公司有一个机器学习模型，并希望深入了解该模型是如何得出预测结果的。理解模型预测结果的术语是什么？

模型可解释性（Model Interpretability）是指理解机器学习模型内部工作原理以及其预测结果是如何产生的。这对于建立对模型的信任、调试模型、确保公平性以及满足法规要求至关重要。模型训练（Model Training）是模型学习数据模式的过程，而不是理解预测结果的术语。模型互操作性（Model Interoperability）是指不同系统或模型之间协同工作的能力，与理解单一模型预测无关。模型性能（Model Performance）是指模型在特定任务上的表现好坏，例如准确率或召回率，它衡量的是结果的质量，而不是解释结果的产生过程。