决策边界在可解释性 AI (XAI) 中起着关键作用，它通过视觉或数学方式定义模型如何区分不同的类别或结果。在分类任务中，决策边界表示模型将其预测从一个类别切换到另一个类别的阈值。例如，在一个简单的线性分类器中，边界可能是一条分隔两组数据点的直线。理解这些边界有助于开发人员和利益相关者掌握输入特征如何影响模型的决策，这对于透明度和信任至关重要。
决策边界的复杂性直接影响模型的可解释性。逻辑回归等线性模型使用简单、线性的边界，这些边界易于解释（例如，“特征 X 使 A 类的可能性增加 Y%”）。相比之下，神经网络或集成方法等非线性模型会创建复杂、高维的边界，这些边界更难解释。例如，决策树可能会使用轴对齐规则来分割数据（例如，“如果年龄 > 30 且收入 < $50k，则预测 B 类”），而具有径向基函数内核的支持向量机 (SVM) 可能会产生弯曲的、非直观的边界。XAI 技术通常简化或近似这些边界以使其易于理解，例如使用 LIME 为特定预测创建局部线性解释。
分析决策边界也有助于识别模型局限性，例如过度拟合或偏差。例如，紧密包裹训练数据点的边界可能表明泛化能力较差，而边界中的间隙可能揭示某些数据组的代表性不足。SHAP 或偏依赖图等工具可以突出显示特征如何影响边界放置。在实践中，预测疾病风险的医疗保健模型可能会使用边界分析来显示为什么患者的年龄和血压水平导致高风险分类。通过使这些边界显式化，开发人员可以调试模型，向用户证明决策的合理性，并确保与领域知识或道德准则保持一致。