Arbre de Decisió Explicable
Un Arbre de Decisió Explicable és un arbre de classificació o regressió deliberadament construït per ser poc profund, llegible i auditable, produint un conjunt finit de regles "si-llavors" que un humà pot verificar sense eines addicionals. Se situa a la intersecció de la modelització predictiva i la Intel·ligència Artificial Explicable (XAI), escollit quan les parts interessades han d'entendre i confiar en cada predicció que fa el model.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonts
- 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 ↗
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Decision Tree (Interpretable Rule-Based Classification and Regression Tree). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/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.
- Arbre de decisióAprenentatge automàtic↔ compare
- Regressió LogísticaEstadística per a la recerca↔ compare
- Random ForestAprenentatge automàtic↔ compare
- XGBoostAprenentatge automàtic↔ compare
Citat per
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →