《解釋性機器學習》筆記（三）：決策樹的可解釋性
《Interpretable machine learning》 Christophm 一個決策樹： 1. 模型解釋性 解釋決策樹很簡單，從根節點開始，根據邊的判斷，轉到下一個子集，直到走到葉節點，得到結果。所有的邊都由AND連接。 解釋模板可以是：如果特徵x比閾值c[大/小] AND …那麼預測結果是該葉子節點中所有實例y的平均值。 衡量特徵重要性： 計算方法： 遍歷使用該特徵的所有劃分點，計算
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