《解释性机器学习》笔记（三）：决策树的可解释性
《Interpretable machine learning》 Christophm 一个决策树： 1. 模型解释性 解释决策树很简单，从根节点开始，根据边的判断，转到下一个子集，直到走到叶节点，得到结果。所有的边都由AND连接。 解释模板可以是：如果特征x比阈值c[大/小] AND …那么预测结果是该叶子节点中所有实例y的平均值。 衡量特征重要性： 计算方法： 遍历使用该特征的所有划分点，计算
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