論文の概要: Gaussian Function On Response Surface Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.00772v1
• Date: Mon, 4 Jan 2021 04:47:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-11 23:01:24.371108
• Title: Gaussian Function On Response Surface Estimation
• Title（参考訳）: 応答面推定におけるガウス関数
• Authors: Mohammadhossein Toutiaee, John Miller
• Abstract要約: メタモデリング手法によるブラックボックス機械学習モデルの解釈(機能とサンプル)のための新しいフレームワークを提案する。 メタモデルは、興味のある領域のデータサンプルでコンピュータ実験を実行することによって、訓練された複雑なモデルによって生成されたデータから推定することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.35564140065216
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a new framework for 2-D interpreting (features and samples) black-box machine learning models via a metamodeling technique, by which we study the output and input relationships of the underlying machine learning model. The metamodel can be estimated from data generated via a trained complex model by running the computer experiment on samples of data in the region of interest. We utilize a Gaussian process as a surrogate to capture the response surface of a complex model, in which we incorporate two parts in the process: interpolated values that are modeled by a stationary Gaussian process Z governed by a prior covariance function, and a mean function mu that captures the known trends in the underlying model. The optimization procedure for the variable importance parameter theta is to maximize the likelihood function. This theta corresponds to the correlation of individual variables with the target response. There is no need for any pre-assumed models since it depends on empirical observations. Experiments demonstrate the potential of the interpretable model through quantitative assessment of the predicted samples.
• Abstract（参考訳）: メタモデリング手法を用いて2次元のブラックボックス機械学習モデル(機能とサンプル)を解釈する新しいフレームワークを提案し,その基盤となる機械学習モデルの出力と入力の関係について検討する。 メタモデルは、興味のある領域のデータサンプルでコンピュータ実験を実行することによって、訓練された複雑なモデルによって生成されたデータから推定することができる。 我々は、ガウス過程を代理として、複素モデルの応答面を捕捉し、その過程に2つの要素を組み込む: 先行共分散関数によって支配される定常ガウス過程Zによってモデル化される補間値と、基礎モデルの既知のトレンドをキャプチャする平均関数 mu である。 変数重要パラメータthetaの最適化手順は、可能性関数を最大化する。 このテータは、個々の変数とターゲット応答の相関に対応する。 仮定済みのモデルは経験的な観測に依存するため不要である。 実験は、予測されたサンプルの定量的評価を通じて解釈可能なモデルの可能性を示す。

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