决策树通过将决策构建为一系列清晰的、层级化的规则来提高模型的可解释性，这些规则类似于人类的逻辑。树中的每个节点代表一个特征，每个分支代表基于该特征值的决策，每个叶节点代表一个最终预测。 这种可视化和分层结构允许开发人员追踪从输入数据到预测的路径，从而可以直观地解释模型如何得出特定的结果。例如，在预测客户流失的模型中，根节点可能会根据“上次购买后的月份数”来拆分用户，然后节点检查“平均交易价值”或“客户支持交互”。 每个步骤直接映射到业务指标，使利益相关者无需统计专业知识即可验证逻辑。
决策树的透明性还简化了识别驱动预测的特征。 在更高级别节点（更靠近根节点）中使用的特征对模型的决策具有更大的影响力，因为它们将数据拆分为更大的子组。 例如，在贷款审批模型中，如果第一个拆分基于“年收入”，然后是“信用评分”，则很明显收入是主要因素。 开发人员可以使用诸如基尼不纯度降低或信息增益之类的指标来量化特征重要性，这些指标衡量每次拆分分离类别的效果。 这有助于团队确定数据收集或特征工程工作的优先级。 例如，如果欺诈检测模型严重依赖于“交易频率”而不是“交易金额”，则可能会促使人们审查数据是否与关于欺诈模式的领域知识相符。
最后，决策树使调试和验证模型变得更容易。 因为每个决策路径都是显式的，所以开发人员可以检查各个分支以检查逻辑错误或偏差。 例如，如果用于医疗诊断的树在“年龄 > 70”处拆分，但后来忽略了关键的实验室结果，则可以发现并纠正此不一致之处。 诸如修剪（删除不相关的分支）或设置深度限制之类的工具可防止过度拟合，同时保持可解释性。 在实践中，开发人员可能会通过手动跟踪边缘案例（例如，高收入但信用评分低的申请人）的预测来测试树的逻辑。 这种粒度可确保模型的行为与期望相符，从而培养信任并实现迭代改进，而不会出现黑盒模糊性。