决策树因其固有的可解释性，在可解释性 AI (XAI) 中发挥着重要作用。与神经网络等复杂模型不同，决策树通过一系列分层的、人类可读的规则来模拟决策。树中的每个节点代表基于特征的决策（例如，“收入 > 5 万美元”），每个分支都指向后续决策或最终预测。这种结构允许开发人员和利益相关者逐步追踪预测背后的逻辑。例如，预测贷款批准的决策树可能会首先根据收入、然后根据信用评分、最后根据就业状况来分割数据，从而很容易理解为什么贷款被拒绝或批准。这种透明度在医疗保健或金融等受监管的行业中至关重要，在这些行业中，证明决策的合理性与准确性同等重要。
决策树在 XAI 中的一个关键优势是其突出特征重要性的能力。树中节点的顺序反映了它们对预测的影响：树的根部（顶部）附近使用的特征具有更大的影响力。例如，在垃圾邮件检测模型中，第一个拆分可能会检查电子邮件是否包含可疑链接，立即表明该特征是“垃圾邮件”分类的主要决定因素。开发人员可以使用此洞察力来验证模型行为、识别偏差或通过删除不相关的特征来简化模型。诸如 scikit-learn 之类的工具提供了内置方法来计算特征重要性，基于每个特征减少预测错误的程度（例如，使用 Gini 不纯度或信息增益）。这种清晰度有助于团队调试模型并使其与领域知识保持一致。
但是，决策树也存在局限性。虽然单个树是可解释的，但诸如随机森林之类的集成方法（它结合了多个树）牺牲了一些透明度以获得更高的准确性。为了解决这个问题，开发人员通常会分析集成中的单个树，或者使用诸如 SHAP 值之类的技术来解释预测。决策树也可能过度拟合噪声数据，从而导致过度复杂的树，这些树更难解释。修剪（删除非关键分支）或限制树的深度是常见的解决方案。尽管存在这些权衡，但决策树仍然是 XAI 中的基础工具。它们充当可解释性的基准，它们的结构启发了诸如规则提取之类的技术，用于解释黑盒模型。对于开发人员来说，诸如 scikit-learn 或 XGBoost 之类的库提供了易于使用的实现，从而可以快速原型化可解释模型。