論文の概要: Rule Generation for Classification: Scalability, Interpretability, and Fairness
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10751v4
- Date: Sun, 12 May 2024 12:51:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-15 02:11:16.710420
- Title: Rule Generation for Classification: Scalability, Interpretability, and Fairness
- Title（参考訳）: 分類のためのルール生成:スケーラビリティ、解釈可能性、公正性
- Authors: Tabea E. Röber, Adia C. Lumadjeng, M. Hakan Akyüz, Ş. İlker Birbil,
- Abstract要約: 制約付き分類のためのルールベースの新しい最適化手法を提案する。
ルールにコスト係数を割り当て、追加制約を導入することにより、解釈可能性と公正性に対処する。
提案手法は,一方の局所的解釈可能性と他方の正当性,他方の精度との間に良好な妥協関係を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce a new rule-based optimization method for classification with constraints. The proposed method leverages column generation for linear programming, and hence, is scalable to large datasets. The resulting pricing subproblem is shown to be NP-Hard. We recourse to a decision tree-based heuristic and solve a proxy pricing subproblem for acceleration. The method returns a set of rules along with their optimal weights indicating the importance of each rule for learning. We address interpretability and fairness by assigning cost coefficients to the rules and introducing additional constraints. In particular, we focus on local interpretability and generalize separation criterion in fairness to multiple sensitive attributes and classes. We test the performance of the proposed methodology on a collection of datasets and present a case study to elaborate on its different aspects. The proposed rule-based learning method exhibits a good compromise between local interpretability and fairness on the one side, and accuracy on the other side.
- Abstract（参考訳）: 制約付き分類のためのルールベースの新しい最適化手法を提案する。
提案手法は,線形プログラミングに列生成を利用するため,大規模データセットに対してスケーラブルである。
その結果の価格サブプロブレムはNP-Hardであることが示されている。
我々は決定木に基づくヒューリスティックに言及し、アクセラレーションのためのプロキシ価格サブプロブレムを解決する。
この方法は、学習における各ルールの重要性を示す最適な重みとともに、一連のルールを返します。
ルールにコスト係数を割り当て、追加制約を導入することにより、解釈可能性と公正性に対処する。
特に、局所的解釈可能性に着目し、複数の属性やクラスに対して公平に分離基準を一般化する。
本稿では,提案手法の性能をデータセットの集合上で検証し,その異なる側面について詳しく述べる。
ルールに基づく学習手法は,一方の局所的解釈可能性と一方の公平性,他方の精度との間に良好な妥協関係を示す。
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