شجرة القرار القابلة للتفسير
شجرة القرار القابلة للتفسير هي شجرة تصنيف أو انحدار تُبنى عمدًا لتكون ضحلة وقابلة للقراءة والتدقيق — وتنتج مجموعة محدودة من قواعد "إذا-إذن" (if-then) التي يمكن للإنسان التحقق منها دون أدوات إضافية. تقع هذه الشجرة عند تقاطع النمذجة التنبؤية والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)، ويتم اختيارها عندما يجب على أصحاب المصلحة فهم كل تنبؤ يصدره النموذج والثقة به.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Breiman, L., Friedman, J., Olshen, R. A., & Stone, C. J. (1984). Classification and Regression Trees. Wadsworth & Brooks/Cole. ISBN: 978-0-412-04841-8
- Rudin, C. (2019). Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead. Nature Machine Intelligence, 1(5), 206–215. DOI: 10.1038/s42256-019-0048-x ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Decision Tree (Interpretable Rule-Based Classification and Regression Tree). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/explainable-decision-tree
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- شجرة القرار (Decision Tree)تعلم الآلة↔ compare
- الانحدار اللوجستيإحصاء البحث↔ compare
- الغابات العشوائيةتعلم الآلة↔ compare
- XGBoostتعلم الآلة↔ compare