Erklärbarer Entscheidungsbaum
Ein erklärbarer Entscheidungsbaum ist ein Klassifikations- oder Regressionsbaum, der bewusst flach, lesbar und überprüfbar gehalten wird – er erzeugt eine endliche Menge von Wenn-Dann-Regeln, die ein Mensch ohne zusätzliche Werkzeuge verifizieren kann. Er befindet sich an der Schnittstelle von prädiktiver Modellierung und erklärbarer künstlicher Intelligenz (XAI) und wird gewählt, wenn Stakeholder jede Vorhersage des Modells verstehen und ihr vertrauen müssen.
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Quellen
- 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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ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Decision Tree (Interpretable Rule-Based Classification and Regression Tree). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/explainable-decision-tree
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- EntscheidungsbaumMaschinelles Lernen↔ compare
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