另外三種都可以給出統(tǒng)計上的解釋或檢驗

正確答案是 D: XGBoost。

專業(yè)分析：

1. **線性回歸 (Linear Regression)** 和 **邏輯回歸 (Logistic Regression)**：
- 這兩種算法的模型形式相對簡單，通常是線性函數(shù)，容易理解和解釋。線性回歸用于回歸任務(wù)，邏輯回歸用于分類任務(wù)。它們的系數(shù)直接反映了各個特征對最終預測結(jié)果的影響，因此可解釋性較高。

2. **回歸樹 (Regression Tree)**：
- 回歸樹通過一系列的決策節(jié)點將數(shù)據(jù)劃分成不同的區(qū)域，其結(jié)構(gòu)類似于決策樹。雖然比線性模型稍微復雜一些，但每個決策節(jié)點的分裂規(guī)則仍然是明確的，容易追溯和解釋。

3. **XGBoost**：
- XGBoost是一種集成學習方法，屬于梯度提升決策樹（Gradient Boosting Decision Tree）的實現(xiàn)。它通過構(gòu)建多個弱學習器（通常是決策樹）并進行加權(quán)組合來提升模型性能。由于涉及多個樹的組合，模型結(jié)構(gòu)復雜，難以直觀理解每個特征對最終預測的具體貢獻，因此可解釋性最差。

綜上所述，XGBoost的可解釋性最差，因為它的模型結(jié)構(gòu)復雜，難以直觀理解和解釋。