Chainer本身并不提供直接支持模型解釋性和可解釋性的功能。不過可以通過以下方式來增加模型的解釋性和可解釋性：
使用可解釋性更強的模型：在建立模型的時候可以選擇使用更容易解釋和理解的模型，比如決策樹、線性回歸等。這樣可以更直觀地理解模型的預測過程。
特征重要性分析：可以通過一些技術如特征重要性分析或者SHAP值分析來理解模型中每個特征對最終預測結果的影響程度。
可視化：使用可視化工具來展示模型的決策過程，比如使用圖形化展示決策樹的節點和分支。
模型解釋庫：Chainer也支持一些第三方的模型解釋庫，比如LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）和SHAP（SHapley Additive exPlanations），通過這些庫可以更深入地理解模型的預測結果。
總的來說，雖然Chainer本身并沒有直接提供模型解釋性和可解釋性的功能，但是可以通過其他方法和工具來增加模型的解釋性和可解釋性。
