在比较这几种机器学习算法时，我们需要考虑模型的可解释性。可解释性是指人们能够理解并追踪模型的预测过程。以下是对每种算法可解释性的分析：

- **线性回归（Linear Regression）**：
- **可解释性**：高
- **分析**：线性回归模型通过系数来描述每个特征对结果的影响，因此比较容易理解和解释。

- **决策树（Decision Trees）**：
- **可解释性**：高
- **分析**：决策树通过树状结构，采用简单的 if-else 规则进行分类或回归，路径清晰易懂。

- **支持向量机（Support Vector Machine）**：
- **可解释性**：低
- **分析**：SVM 尤其是使用非线性核函数时，模型的决策边界是在高维空间中计算得出的，不易被直观解释。

- **回归树（Regression Tree）**：
- **可解释性**：高
- **分析**：与决策树类似，回归树的结构同样简单，易于理解。

基于以上分析，**支持向量机（C: Support Vector Machine）**的训练结果是最难以被人解读的。这是因为 SVM 的决策过程尤其在使用核函数时较为复杂，不像其他模型那样有直观的规则或系数。