Explainable Decision Tree
An Explainable Decision Tree is a classification or regression tree deliberately grown to be shallow, readable, and auditable — producing a finite set of if-then rules that a human can verify without additional tools. It sits at the intersection of predictive modelling and Explainable AI (XAI), chosen when stakeholders must understand and trust every prediction the model makes.
Quellendatensatz
Zitate wörtlich aus dem Quellendatensatz der Methode übernommen. Daraus wird keine Überprüfung auf Claim-Ebene abgeleitet.
- 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
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Verwandte Methoden
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