研究提出了一种利用答案集编程（ASP）生成树集成学习模型解释规则的方法。通过分解法和模式挖掘提升模型的透明度和灵活性，适用于分类任务。研究展示了多种提取规则的方法，如inTrees框架和TE2Rules，增强了模型的可解释性。

本文介绍了两种算法 MAABO-MT 和 GS-MRM，能够高效地从组合爆炸的决策树中提取规则。实验结果表明，MAABO-MT 以较低的计算代价发现可靠规则，比其他方法更为有效。