Descripción: Los árboles de decisión explicables son modelos de inteligencia artificial diseñados para ser interpretables y proporcionar un razonamiento claro para las decisiones que toman. A diferencia de otros modelos más complejos, como las redes neuronales, los árboles de decisión se estructuran en forma de un diagrama que representa decisiones y sus posibles consecuencias. Cada nodo del árbol representa una pregunta sobre una característica del conjunto de datos, y cada rama representa el resultado de esa pregunta, llevando a nodos adicionales que continúan el proceso de decisión. Esta estructura jerárquica permite a los usuarios seguir el camino de decisiones que lleva a una conclusión, facilitando la comprensión del modelo. La interpretabilidad es crucial en muchos campos, especialmente en aquellos donde las decisiones automatizadas pueden tener un impacto significativo, como en la medicina, las finanzas y el derecho. Los árboles de decisión explicables no solo ayudan a los expertos a validar y confiar en los resultados, sino que también permiten a los no expertos entender el razonamiento detrás de las decisiones, promoviendo la transparencia y la responsabilidad en el uso de la inteligencia artificial.
