論文の概要: Explainable Matrix -- Visualization for Global and Local Interpretability of Random Forest Classification Ensembles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.04289v2
• Date: Mon, 14 Sep 2020 13:55:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 11:59:01.891404
• Title: Explainable Matrix -- Visualization for Global and Local Interpretability of Random Forest Classification Ensembles
• Title（参考訳）: 説明可能なマトリックス -- ランダム森林分類のグローバルおよびローカル解釈可能性の可視化
• Authors: M\'ario Popolin Neto and Fernando V. Paulovich
• Abstract要約: 本研究では,ランダムフォレスト (RF) 解釈のための新しい可視化手法である Explainable Matrix (ExMatrix) を提案する。 単純なマトリックスのようなメタファで、行はルール、列は特徴、セルはルールを述語する。 ExMatrixの適用性は、異なる例を通じて確認され、RFモデルの解釈可能性を促進するために実際にどのように使用できるかを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.6363825307044
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Over the past decades, classification models have proven to be essential machine learning tools given their potential and applicability in various domains. In these years, the north of the majority of the researchers had been to improve quantitative metrics, notwithstanding the lack of information about models' decisions such metrics convey. This paradigm has recently shifted, and strategies beyond tables and numbers to assist in interpreting models' decisions are increasing in importance. Part of this trend, visualization techniques have been extensively used to support classification models' interpretability, with a significant focus on rule-based models. Despite the advances, the existing approaches present limitations in terms of visual scalability, and the visualization of large and complex models, such as the ones produced by the Random Forest (RF) technique, remains a challenge. In this paper, we propose Explainable Matrix (ExMatrix), a novel visualization method for RF interpretability that can handle models with massive quantities of rules. It employs a simple yet powerful matrix-like visual metaphor, where rows are rules, columns are features, and cells are rules predicates, enabling the analysis of entire models and auditing classification results. ExMatrix applicability is confirmed via different examples, showing how it can be used in practice to promote RF models interpretability.
• Abstract（参考訳）: 過去数十年にわたり、分類モデルはさまざまな領域での可能性と適用性を考えると、重要な機械学習ツールであることが証明されてきた。 近年、研究者の大多数の北部は、メトリクスが伝達するモデルの決定に関する情報がなくても、定量的なメトリクスを改善することになっていた。 このパラダイムは最近シフトし、モデル決定の解釈を支援するためのテーブルや数字を超えた戦略が重要になっている。 この傾向の一部として、分類モデルの解釈性をサポートするために視覚化技術が広く使われており、ルールベースのモデルに重点を置いている。 進歩にもかかわらず、既存のアプローチには視覚的スケーラビリティの限界があり、ランダムフォレスト(RF)技術による大規模で複雑なモデルの可視化は依然として課題である。 本稿では,大量のルールを持つモデルを扱うための新しいRF解釈可能性の可視化手法である Explainable Matrix (ExMatrix) を提案する。 単純なマトリックスのようなメタファで、行はルール、列は特徴、セルはルールの述語であり、モデル全体の分析と監査の分類結果を可能にする。 ExMatrixの適用性は異なる例を通じて確認され、RFモデルの解釈可能性を促進するために実際にどのように使用できるかを示している。

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