規則提取 是什麼？
Rule Extraction — 規則提取 的完整解釋
規則提取是從機器學習模型中提取人類可理解的規則的過程，旨在提高模型的可解釋性和可信度。
容易混淆
規則提取 vs 特徵重要性
規則提取會輸出可讀的條件規則 特徵重要性只是告訴你哪些特徵影響大 最關鍵的區別是有沒有可執行的規則。
規則提取 vs 決策樹
規則提取是把既有模型整理成規則 決策樹本身就是規則型模型 最關鍵的區別是抽出規則還是直接使用規則模型。
記住這句就好
看不懂的模型，先把它翻成規則。
實際案例
信貸審核 銀行想知道模型為什麼拒絕某些申請時，就可以把判斷邏輯提成條件規則。
醫療提醒 當模型建議某些風險條件時，醫師通常更想看明確規則，而不是一串分數。
算法與應用
常見方法有 surrogate model、rule set extraction 和決策樹近似。 提取出的規則越簡單，越容易讀，但通常也越不完整。 它的目標是可理解性，不只是把模型再包裝一次。
情境判斷
Q1（直覺題）：如果你把神經網路的判斷整理成幾條 if-then 規則，這像什麼？
→ 這像規則提取。
Q2（判斷題）：規則提取出來的規則越多，就一定越好嗎？
→ 不一定。規則太多會變得像黑盒，失去可讀性。
相關術語
常見問題
規則提取的目的是什麼？
A：是把模型變成更容易理解、審查和維護的規則。
規則提取有哪些方法？
A：常見有 surrogate model、規則集萃取和樹狀近似。
規則提取有什麼限制？
A：規則越簡單越好懂，但通常會犧牲一些準確度。