Popolin Neto, Mário; Paulovich, Fernando Vieira (Orientador) 
Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, TEORIA DA DECISÃO
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ABNT
POPOLIN NETO, Mário. Random Forest interpretability - explaining classification models and multivariate data through logic rules visualizations. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03032022-105725/. Acesso em: 21 jan. 2026.APA
Popolin Neto, M. (2021). Random Forest interpretability - explaining classification models and multivariate data through logic rules visualizations (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03032022-105725/NLM
Popolin Neto M. Random Forest interpretability - explaining classification models and multivariate data through logic rules visualizations [Internet]. 2021 ;[citado 2026 jan. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03032022-105725/Vancouver
Popolin Neto M. Random Forest interpretability - explaining classification models and multivariate data through logic rules visualizations [Internet]. 2021 ;[citado 2026 jan. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03032022-105725/
