앙상블 학습기(Ensemble learners)를 위한 해석 가능한 대리 모델(Interpretable surrogate models)을 검증하려면, 단순한 연관성(Association)보다는 앙상블의 내부 표현(Internal representation)과 대리 근사(Surrogate approximation) 사이의 일치성(Agreement)을 측정해야 합니다. 상관관계 기반(Correlation-based) 접근 방식은 스케일 불변성(Scale-invariant)을 가지며, 공생 구조(Co-occurrence structure)에서의 체계적인 불일치를 탐지하는 데 실패합니다. 본 논문에서는 일치성-연관성 구분(Agreement-association distinction)에 기반하고 정규화된 해석 가능성 손실(Normalized Loss of Interpretability, nLoI)을 중심으로 하는 통계적 프레임워크를 제안합니다. $\lambda=2$인 Cressie-Read 파워 발산(Power divergence) 계열에 뿌리를 둔 nLoI는 노드 내(Within-node) 및 노드 간(Between-node) 구성 요소로의 폐쇄형 분해(Closed-form decomposition)를 허용하며, 재구성(Reconstruction)이 정확히 어디서 그리고 왜 실패하는지를 식별할 수 있는 고유한 진단 능력을 제공합니다. 이 프레임워크는 근사 품질(Approximation quality)의 서로 다른 구조적 측면을 포착하는 네 가지 상호 보완적인 측정법을 포함합니다. 통합된 순열 검정(Permutation testing) 절차는 단일 재표본 추출(Resampling) 과정 내에서 모든 측정법에 대해 유효한 추론(Inference)을 제공합니다. 유계성(Boundedness)과 대칭성(Symmetry)을 포함한 이론적 특성이 각 지표에 대해 확립되었습니다. 몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo simulations)과 실증적 평가를 통해 정확한 제1종 오류(Type I error) 제어를 확인하였으며, 이러한 측정법들이 상관관계 기반의 대안 방식으로는 보이지 않는 재구성 충실도(Reconstruction fidelity)의 기울기(Gradients)를 탐지함을 입증하였습니다. 이 프레임워크는 설명 가능한 앙상블 트리(Explainable Ensemble Trees, E2Tree)의 맥락에서 개발 및 예시되었으며, 세 가지 벤치마크 데이터셋에 대한 실증적 평가를 통해 프레임워크의 실용적 유용성을 보여줍니다.