Un árbol de decisión es el modelo de ML más interpretable. Plantea una secuencia de preguntas binarias: "¿edad > 30? → sí: ve aquí, no: ve allí". Al final del camino: una predicción. Puede mostrárselo a un médico, abogado o cliente: ellos lo entenderán. Pero esa también es la debilidad: sin restricciones, el árbol memoriza cada ejemplo de entrenamiento y no logra generalizar.