本文介绍了inTrees框架，通过提取和选择树集合中的规则来提高模型的可解释性。该框架适用于分类和回归问题，支持多种树集合类型。研究提出了多种方法，如基于原型的解释、TREX系统、对抗性解释和局部准确规则提取器（Bellatrex），以增强树模型的可解释性和性能。