論文の概要: Interpretable and Fair Boolean Rule Sets via Column Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.08466v2
• Date: Mon, 18 Sep 2023 16:36:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 02:24:25.386445
• Title: Interpretable and Fair Boolean Rule Sets via Column Generation
• Title（参考訳）: 列生成による解釈可能かつ公正なブール規則セット
• Authors: Connor Lawless, Sanjeeb Dash, Oktay Gunluk, Dennis Wei
• Abstract要約: 整数プログラムは、規則単純性のために最適に分類精度を交換するように定式化される。 公平性の設定を考慮し、分類パリティの2つの異なる尺度に関する明示的な制約を含むように定式化を拡張した。 他の公正かつ解釈可能な分類器と比較して、我々の手法は、公正性のより厳密な概念に適合する規則セットを精度の低いトレードオフで見つけることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.08486863429421
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper considers the learning of Boolean rules in disjunctive normal form (DNF, OR-of-ANDs, equivalent to decision rule sets) as an interpretable model for classification. An integer program is formulated to optimally trade classification accuracy for rule simplicity. We also consider the fairness setting and extend the formulation to include explicit constraints on two different measures of classification parity: equality of opportunity and equalized odds. Column generation (CG) is used to efficiently search over an exponential number of candidate rules without the need for heuristic rule mining. To handle large data sets, we propose an approximate CG algorithm using randomization. Compared to three recently proposed alternatives, the CG algorithm dominates the accuracy-simplicity trade-off in 8 out of 16 data sets. When maximized for accuracy, CG is competitive with rule learners designed for this purpose, sometimes finding significantly simpler solutions that are no less accurate. Compared to other fair and interpretable classifiers, our method is able to find rule sets that meet stricter notions of fairness with a modest trade-off in accuracy.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,解離正規形 (DNF, OR-of-ANDs, equivalent to decision rule set) におけるブール規則の学習を,分類の解釈可能なモデルとして考察する。 整数プログラムは規則単純性のために最適に分類精度を交換する。 また,公平性の設定を検討し,その定式化を2つの異なる分類パリティ尺度(機会の平等と等化オッズ)に対する明示的な制約を含むように拡張する。 カラム生成(CG)は、ヒューリスティックなルールマイニングを必要とせずに、指数関数的な数のルールを効率的に探索するために用いられる。 大規模データセットを扱うために,ランダム化を用いた近似cgアルゴリズムを提案する。 最近提案された3つの選択肢と比較して、CGアルゴリズムは16データセットのうち8つの精度と単純さのトレードオフを支配している。 精度を最大化する場合、CGはこの目的のために設計されたルール学習者と競合する。 他の公正かつ解釈可能な分類器と比較して、我々の手法は、公正性のより厳密な概念に適合する規則セットを精度の低いトレードオフで見つけることができる。

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