論文の概要: The Use of Binary Choice Forests to Model and Estimate Discrete Choices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1908.01109v5
• Date: Wed, 17 Apr 2024 04:02:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-19 21:05:42.589285
• Title: The Use of Binary Choice Forests to Model and Estimate Discrete Choices
• Title（参考訳）: 二次選択林を用いた離散的選択のモデル化と推定
• Authors: Ningyuan Chen, Guillermo Gallego, Zhuodong Tang,
• Abstract要約: 小売業では、顧客の選択行動を捉えるために、離散選択モデル(DCM)が一般的に使用される。 本研究では,二分決定木の森林を用いてDCMを表現した。 提案手法は,任意のDCMの選択確率を連続的に予測し,不特定性に悩まされないことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.952584576883973
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Problem definition. In retailing, discrete choice models (DCMs) are commonly used to capture the choice behavior of customers when offered an assortment of products. When estimating DCMs using transaction data, flexible models (such as machine learning models or nonparametric models) are typically not interpretable and hard to estimate, while tractable models (such as the multinomial logit model) tend to misspecify the complex behavior represeted in the data. Methodology/results. In this study, we use a forest of binary decision trees to represent DCMs. This approach is based on random forests, a popular machine learning algorithm. The resulting model is interpretable: the decision trees can explain the decision-making process of customers during the purchase. We show that our approach can predict the choice probability of any DCM consistently and thus never suffers from misspecification. Moreover, our algorithm predicts assortments unseen in the training data. The mechanism and errors can be theoretically analyzed. We also prove that the random forest can recover preference rankings of customers thanks to the splitting criterion such as the Gini index and information gain ratio. Managerial implications. The framework has unique practical advantages. It can capture customers' behavioral patterns such as irrationality or sequential searches when purchasing a product. It handles nonstandard formats of training data that result from aggregation. It can measure product importance based on how frequently a random customer would make decisions depending on the presence of the product. It can also incorporate price information and customer features. Our numerical experiments using synthetic and real data show that using random forests to estimate customer choices can outperform existing methods.
• Abstract（参考訳）: 問題定義。 小売業において、個別選択モデル(DCM)は、商品の品揃えを提供する際に、顧客の選択行動を把握するために一般的に使用される。 トランザクションデータを用いてDCMを推定する場合、フレキシブルモデル(機械学習モデルや非パラメトリックモデルなど)は解釈が難しく、推定が難しい。 メソッド/リスート。 本研究では,二分決定木の森林を用いてDCMを表現した。 このアプローチは、一般的な機械学習アルゴリズムであるランダムフォレストに基づいている。 意思決定ツリーは、購入中の顧客の意思決定プロセスを説明することができます。 提案手法は,任意のDCMの選択確率を連続的に予測し,不特定性に悩まされないことを示す。 さらに,本アルゴリズムはトレーニングデータに見つからないアソシエーションを予測する。 メカニズムとエラーは理論的に解析できる。 また、Gini指数や情報ゲイン比などの分割基準により、ランダム森林が顧客の嗜好ランクを回復できることを示す。 管理上の意味。 このフレームワークにはユニークな実用上の利点がある。 商品を購入する際に、不合理性やシーケンシャルな検索などの顧客の行動パターンをキャプチャできる。 集約によるトレーニングデータの非標準フォーマットを処理する。 ランダムな顧客が製品の存在に応じて意思決定をする頻度に基づいて、製品の重要性を測定することができる。 価格情報や顧客機能も組み込むこともできる。 合成データと実データを用いた数値実験により、ランダムな森林を用いて顧客の選択を推定することで、既存の手法よりも優れていることが示された。

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