Chainer本身并不提供直接支持模型解释性和可解释性的功能。不过可以通过以下方式来增加模型的解释性和可解释性：
使用可解释性更强的模型：在建立模型的时候可以选择使用更容易解释和理解的模型，比如决策树、线性回归等。这样可以更直观地理解模型的预测过程。
特征重要性分析：可以通过一些技术如特征重要性分析或者SHAP值分析来理解模型中每个特征对最终预测结果的影响程度。
可视化：使用可视化工具来展示模型的决策过程，比如使用图形化展示决策树的节点和分支。
模型解释库：Chainer也支持一些第三方的模型解释库，比如LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）和SHAP（SHapley Additive exPlanations），通过这些库可以更深入地理解模型的预测结果。
总的来说，虽然Chainer本身并没有直接提供模型解释性和可解释性的功能，但是可以通过其他方法和工具来增加模型的解释性和可解释性。