본 논문은 인간이 쉽게 이해할 수 있을 만큼 작은 설명을 가진 결정을 내리는 분류기를 해석 가능한 분류기로 정의합니다. 부울 영역에서 이진 분류기로 볼 수 있는 DNF(Disjunctive Normal Form) 공식을 사용하여, 긍정적 결정에 대한 설명의 크기는 DNF의 항 크기로 제한될 수 있음을 보입니다. 긍정적 및 부정적 결정 모두에 대한 설명이 필요하기 때문에, 본 논문에서는 DNF와 그 보수 ($\overline{\kappa}$) 모두가 크기가 제한된 항으로 구성된 DNF로 표현될 수 있는 DNF를 해석 가능한 DNF로 간주합니다. 본 논문에서는 그 보수 또한 k-DNF로 표현될 수 있는 k-DNF 집합을 연구하고, 깊이-k 결정 트리와 새로운 모델인 중첩 k-DNF라는 두 가지 집합을 비교합니다. 실험 결과, 중첩 k-DNF는 해석 가능성과 정확성 측면에서 결정 트리에 대한 흥미로운 대안임을 보여줍니다.
