Una empresa necesita clasificar genes humanos en 20 categorías y requiere un algoritmo cuyo proceso de decisión interno pueda ser documentado e inspeccionado. ¿Qué algoritmo de machine learning cumple con este requisito?

Los árboles de decisión son modelos transparentes y explicables. Su estructura jerárquica permite visualizar y documentar claramente las reglas de decisión que llevan a una clasificación, lo cual es crucial cuando se requiere inspeccionar el proceso interno del algoritmo. La regresión lineal y la regresión logística son modelos lineales que no ofrecen la misma interpretabilidad en sus procesos internos para clasificaciones complejas. Las redes neuronales, especialmente las profundas, son conocidas por su "caja negra", lo que dificulta documentar e inspeccionar sus decisiones internas, a pesar de su alta precisión.