עץ החלטה ניתן להסבר
עץ החלטה ניתן להסבר (Explainable Decision Tree) הוא עץ סיווג או רגרסיה המגודל במכוון להיות רדוד, קריא וניתן לביקורת – ומפיק קבוצה סופית של כללי "אם-אז" שבני אדם יכולים לאמת ללא כלים נוספים. הוא נמצא בצומת הדרכים שבין מודלים חזויים לבין בינה מלאכותית ניתנת להסבר (XAI), ונבחר כאשר בעלי עניין חייבים להבין ולבטוח בכל חיזוי שהמודל מבצע.
קראו את השיטה במלואה
התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- 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 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Decision Tree (Interpretable Rule-Based Classification and Regression Tree). ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.
- עץ החלטהלמידת מכונה↔ compare
- רגרסיה לוגיסטיתסטטיסטיקה למחקר↔ compare
- יער אקראילמידת מכונה↔ compare
- XGBoostלמידת מכונה↔ compare