درخت تصمیمِ قابلتفسیر
درخت تصمیمِ قابلتفسیر، درختی طبقهبندی یا رگرسیون است که عمداً کمعمق، خوانا و قابلممیزی رشد داده میشود — مجموعهای متناهی از قواعد «اگر-آنگاه» تولید میکند که یک انسان میتواند بدون ابزارهای اضافی آنها را تأیید کند. این درخت در نقطه تلاقی مدلسازی پیشبینانه و هوش مصنوعیِ قابلتفسیر (XAI) قرار دارد و زمانی انتخاب میشود که ذینفعان باید هر پیشبینی مدل را درک کرده و به آن اعتماد کنند.
مطالعهٔ کامل روش
برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
منابع
- 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 ↗
نحوهٔ استناد به این صفحه
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Decision Tree (Interpretable Rule-Based Classification and Regression Tree). ScholarGate. https://scholargate.app/fa/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.
- درخت تصمیمیادگیری ماشین↔ compare
- رگرسیون لجستیکآمار پژوهش↔ compare
- جنگل تصادفییادگیری ماشین↔ compare
- XGBoostیادگیری ماشین↔ compare
ارجاعشده در
در این صفحه مشکلی دیدید؟ گزارش دهید یا اصلاحی پیشنهاد کنید →