Fugu-MT 論文翻訳(概要): Decorrelated Variable Importance

論文の概要: Decorrelated Variable Importance

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.10853v1
Date: Sun, 21 Nov 2021 16:31:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-24 06:43:33.565785
Title: Decorrelated Variable Importance
Title（参考訳）: デコル関連変数の重要性
Authors: Isabella Verdinelli and Larry Wasserman
Abstract要約: LOCOの修正版を定義し,相関効果を緩和する手法を提案する。このパラメータは非パラメトリック推定が難しいが,半パラメトリックモデルを用いて推定する方法を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Because of the widespread use of black box prediction methods such as random forests and neural nets, there is renewed interest in developing methods for quantifying variable importance as part of the broader goal of interpretable prediction. A popular approach is to define a variable importance parameter - known as LOCO (Leave Out COvariates) - based on dropping covariates from a regression model. This is essentially a nonparametric version of R-squared. This parameter is very general and can be estimated nonparametrically, but it can be hard to interpret because it is affected by correlation between covariates. We propose a method for mitigating the effect of correlation by defining a modified version of LOCO. This new parameter is difficult to estimate nonparametrically, but we show how to estimate it using semiparametric models.
Abstract（参考訳）: ランダムフォレストやニューラルネットなどのブラックボックス予測手法が広く使われているため、解釈可能な予測という広範な目標の一環として、変数の重要性を定量化する手法の開発が新たに注目されている。一般的なアプローチは、回帰モデルから共変数を落としてLOCO(Leave Out Covariates)として知られる変数重要パラメータを定義することである。これは本質的にR-二乗の非パラメトリック版である。このパラメータは非常に一般的であり、非パラメトリックに推定できるが、共変量間の相関に影響されるため、解釈が難しい。本稿では,locoの修正版を定義することで相関効果を緩和する手法を提案する。この新しいパラメータは非パラメトリックな推定が難しいが,半パラメトリックモデルを用いて推定する方法を示す。

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