در دنیای هوش مصنوعی، ساختار «جعبه سیاه» بسیاری از مدل‌های پیچیده، یکی از بزرگ‌ترین موانع اعتماد کاربران و متخصصان است. این راهنما با تمرکز بر مدل‌های مبتنی بر درخت، سه تکنیک عملی و ملموس را معرفی می‌کند که به شما کمک می‌کنند پیش‌بینی‌های مدل‌تان را از حالت ابهام خارج کرده و قابل تبیین سازید.
کلید موفقیت در این رویکرد، ترکیب توضیحات سراسری (Global) که تصویر کلی از رفتار مدل را ارائه می‌دهند، با توضیحات محلی (Local) است که دلایل تصمیم‌گیری در مورد نمونه‌های خاص را آشکار می‌کنند. با اعمال این روش‌ها، نه‌تنها شفافیت سیستم افزایش می‌یابد، بلکه امکان دیباگ و بهینه‌سازی مدل‌ها نیز در پروژه‌های واقعی تسهیل خواهد شد.