論文の概要: Surrogate Locally-Interpretable Models with Supervised Machine Learning Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.14528v1
• Date: Tue, 28 Jul 2020 23:46:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-06 01:44:00.070841
• Title: Surrogate Locally-Interpretable Models with Supervised Machine Learning Algorithms
• Title（参考訳）: 教師付き機械学習アルゴリズムを用いた局所解釈モデル
• Authors: Linwei Hu, Jie Chen, Vijayan N. Nair, Agus Sudjianto
• Abstract要約: 近年,従来の統計的手法よりも予測性能が優れているため,機械学習アルゴリズムが普及している。 主な焦点は解釈可能性であり、結果として得られるサロゲートモデルは、合理的に優れた予測性能を持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.949704905866888
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Supervised Machine Learning (SML) algorithms, such as Gradient Boosting, Random Forest, and Neural Networks, have become popular in recent years due to their superior predictive performance over traditional statistical methods. However, their complexity makes the results hard to interpret without additional tools. There has been a lot of recent work in developing global and local diagnostics for interpreting SML models. In this paper, we propose a locally-interpretable model that takes the fitted ML response surface, partitions the predictor space using model-based regression trees, and fits interpretable main-effects models at each of the nodes. We adapt the algorithm to be efficient in dealing with high-dimensional predictors. While the main focus is on interpretability, the resulting surrogate model also has reasonably good predictive performance.
• Abstract（参考訳）: Gradient Boosting、Random Forest、Neural NetworksといったSML(Supervised Machine Learning)アルゴリズムは、従来の統計手法よりも優れた予測性能のために近年人気を集めている。 しかし、その複雑さにより、追加のツールなしで結果の解釈が困難になる。 SMLモデルを解釈するためのグローバルおよびローカル診断システムの開発には、近年多くの研究がなされている。 本稿では,ML応答面を適合させ,モデルベース回帰木を用いて予測空間を分割し,各ノードに主効果モデルを適合させる局所解釈可能なモデルを提案する。 このアルゴリズムは高次元予測器の処理に有効である。 主な焦点は解釈可能性であるが、結果として得られる代理モデルは、合理的に優れた予測性能を持つ。

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