可扩展矩阵可视化以理解树集成分类器

inTrees框架通过提取、衡量、修剪和选择树集合中的规则，提高树集合的可解释性。

该框架适用于分类和回归问题，支持多种树集合类型，如随机森林和Boosted Trees。

提出了基于原型的解释方法，通过代表点-原型来解释树模型集合分类器。

TREX系统通过构建与树集成结构相对应的核，定义全局或局部的重要性，提升了模型的解释能力。

提出了对抗性解释的方法，利用混合整数规划技术生成合理的解释。

Bellatrex方法通过局部准确规则提取器，从随机森林生成的决策树中提取多样化规则，表现优异。

基于格论的代数方法展示了在提供全局解释方面的能力。

决策谓词图（DPG）作为模型无关工具，增强了基于树的集成模型的全局解释能力。

自适应原型解释算法（A-PETE）自动选择原型，以解释机器学习模型。

从训练的树集成中提取优化的规则，提供简化、可解释的模型，保留预测能力。