연구진이 설명 가능한 AI 모델의 신뢰성을 확보하기 위해 최적 및 준최적 결정 트리의 완전 분석을 위한 공식 프레임워크인 대수적 결정 트리 계수(ADTC)를 제안했어요.
결정 트리 가설 공간은 최대 깊이 Δ에 대해 이중 지수 함수적으로 증가하지만, 동적 프로그래밍 알고리즘은 기능 수 n에 대해 O^*(n^{O(Δ)}) 시간 복잡도를 달성해요.
emtrees 소프트웨어를 실제 데이터 세트에 적용하여 ADTC가 민감한 영역에서 증거 기반 모델 선택을 용이하게 하는 것을 보여줬어요.