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설명 가능한 결정 트리
설명 가능한 결정 트리(Explainable Decision Tree)는 인간이 별도의 도구 없이 검증할 수 있는 유한한 if-then 규칙 집합을 생성하도록 의도적으로 깊이가 얕고, 읽기 쉬우며, 감사 가능한 분류 또는 회귀 트리입니다. 이는 예측 모델링과 설명 가능한 AI(XAI)의 교차점에 위치하며, 이해관계자가 모델이 내리는 모든 예측을 이해하고 신뢰해야 할 때 선택됩니다.
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출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Decision Tree (Interpretable Rule-Based Classification and Regression Tree). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/explainable-decision-tree
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