論文の概要: A Unified and Fast Interpretable Model for Predictive Analytics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.08255v1
• Date: Tue, 16 Nov 2021 06:37:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-17 14:57:52.856449
• Title: A Unified and Fast Interpretable Model for Predictive Analytics
• Title（参考訳）: 予測分析のための統一的・高速解釈モデル
• Authors: Rui Ding, Tianchi Qiao, Yunan Zhu, Zhitao Zou, Shi Han, Dongmei Zhang
• Abstract要約: 予測分析のための統一的で高速な解釈可能なモデルFXAMを提案する。 FXAMは、三段階反復と呼ばれる新しい訓練手順を実行している。 FXAMは,学習速度や時間的特徴のモデル化において,既存のGAMよりも有意に優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.240972857605506
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose FXAM (Fast and eXplainable Additive Model), a unified and fast interpretable model for predictive analytics. FXAM extends GAM's (Generalized Additive Model) modeling capability with a unified additive model for numerical, categorical, and temporal features. FXAM conducts a novel training procedure called Three-Stage Iteration (TSI). The three stages correspond to learning over numerical, categorical and temporal features respectively. Each stage learns a local optimum by fixing parameters of other stages. We design joint learning over categorical features and partial learning over temporal features to achieve high accuracy and training efficiency. We prove that TSI is guaranteed to converge to global optimum. We further propose a set of optimization techniques to speed up FXAM's training algorithm to meet the needs of interactive analysis. Evaluations verify that FXAM significantly outperforms existing GAMs in terms of training speed and modeling categorical and temporal features.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,予測分析のための統一的かつ高速解釈可能なモデルであるfxam(fast and explainable additive model)を提案する。 FXAMはGAM(Generalized Additive Model)モデリング機能を拡張し、数値的、分類的、時間的特徴に統一的な加算モデルを提供する。 FXAMは、TSI(Three-Stage Iteration)と呼ばれる新しいトレーニング手順を実行している。 3つの段階はそれぞれ、数値的、カテゴリー的、時間的特徴の学習に対応する。 各ステージは、他のステージのパラメータを固定することで局所最適学習を行う。 我々は,時間的特徴のカテゴリー的特徴と部分的学習による共同学習をデザインし,高い精度と訓練効率を実現する。 TSIがグローバルな最適化に収束することが保証されていることを証明します。 さらに,対話型解析の必要性を満たすため,FXAMの学習アルゴリズムを高速化する最適化手法を提案する。 FXAMはトレーニング速度や時間的特徴をモデル化し,既存のGAMを著しく上回っている。

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