Árvore de Decisão Explicável
Uma Árvore de Decisão Explicável é uma árvore de classificação ou regressão deliberadamente cultivada para ser rasa, legível e auditável — produzindo um conjunto finito de regras se-então que um humano pode verificar sem ferramentas adicionais. Ela se situa na intersecção da modelagem preditiva e da IA Explicável (XAI), escolhida quando as partes interessadas precisam entender e confiar em cada previsão que o modelo faz.
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Fontes
- 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 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Decision Tree (Interpretable Rule-Based Classification and Regression Tree). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/machine-learning/explainable-decision-tree
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