B. Kebutuhan komputasi yang sangat tinggi untuk pelatihan model secara langsung mencegah penggunaan alat interpretasi LIME atau SHAP.

D. Model yang kompleks hanya dapat membuat kesalahan prediksi ketika data pelatihan tidak seimbang atau mengandung outlier yang parah.

C. Adanya trade-off inheren di mana peningkatan akurasi prediktif seringkali dicapai dengan mengorbankan transparansi dan kemampuan untuk menjelaskan keputusan model.

semuanya benar

A. Peningkatan latensi inferensi model membuat visualisasi fitur menjadi tidak praktis bagi pengguna akhir.