論文の概要: On Explaining Random Forests with SAT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.10278v1
• Date: Fri, 21 May 2021 11:05:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-25 07:59:19.371174
• Title: On Explaining Random Forests with SAT
• Title（参考訳）: SATを用いたランダム林の解説
• Authors: Yacine Izza and Joao Marques-Silva
• Abstract要約: ランダムフォレスト(RF)は機械学習(ML)分類器として最も広く使われている。 RFは解釈できないが、RFの説明を計算するための専門的な非ヒューリスティックなアプローチは存在しない。 本稿では,RFの計算説明のコントラスト化のための命題符号化を提案し,SATソルバによるPI説明の発見を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5408022972081685
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Random Forest (RFs) are among the most widely used Machine Learning (ML) classifiers. Even though RFs are not interpretable, there are no dedicated non-heuristic approaches for computing explanations of RFs. Moreover, there is recent work on polynomial algorithms for explaining ML models, including naive Bayes classifiers. Hence, one question is whether finding explanations of RFs can be solved in polynomial time. This paper answers this question negatively, by proving that computing one PI-explanation of an RF is D^P-complete. Furthermore, the paper proposes a propositional encoding for computing explanations of RFs, thus enabling finding PI-explanations with a SAT solver. This contrasts with earlier work on explaining boosted trees (BTs) and neural networks (NNs), which requires encodings based on SMT/MILP. Experimental results, obtained on a wide range of publicly available datasets, demontrate that the proposed SAT-based approach scales to RFs of sizes common in practical applications. Perhaps more importantly, the experimental results demonstrate that, for the vast majority of examples considered, the SAT-based approach proposed in this paper significantly outperforms existing heuristic approaches.
• Abstract（参考訳）: ランダムフォレスト(RF)は最も広く使われている機械学習(ML)分類器の一つである。 RFは解釈できないが、RFの説明を計算するための専門的な非ヒューリスティックなアプローチは存在しない。 さらに,直交ベイズ分類器を含むMLモデルを記述するための多項式アルゴリズムの研究も最近行われている。 したがって、RFの説明が多項式時間で解けるかどうかが問題となる。 本稿では、RFの1つのPI展開がD^P完全であることを証明して、この疑問に否定的に答える。 さらに,RFの計算説明のための命題符号化を提案し,SATソルバによるPI説明の発見を可能にした。 これは、STT/MILPに基づくエンコーディングを必要とする強化木(BT)とニューラルネットワーク(NN)を説明する以前の研究とは対照的である。 広く公開されているデータセットから得られた実験結果は、SATベースのアプローチが実用的な応用に共通するサイズのRFにスケールすることを実証している。 さらに重要なのは,本論文で提案するsatベースのアプローチが,既存のヒューリスティックアプローチを大きく上回っていることを示す実験結果である。

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