論文の概要: Learning Optimal Predictive Checklists

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01020v1
• Date: Thu, 2 Dec 2021 07:15:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-03 16:56:15.784716
• Title: Learning Optimal Predictive Checklists
• Title（参考訳）: 最適予測チェックリストの学習
• Authors: Haoran Zhang, Quaid Morris, Berk Ustun, Marzyeh Ghassemi
• Abstract要約: 予測チェックリストを2値特徴と単位重みを持つ離散線形分類器として表現する。 次に、整数計画問題の解法により、データからグローバルに最適な予測チェックリストを学習する。 以上の結果から,提案手法はシンプルな予測チェックリストに適合し,よりリッチなカスタム制約に従うように容易にカスタマイズできることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.91829410102425
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Checklists are simple decision aids that are often used to promote safety and reliability in clinical applications. In this paper, we present a method to learn checklists for clinical decision support. We represent predictive checklists as discrete linear classifiers with binary features and unit weights. We then learn globally optimal predictive checklists from data by solving an integer programming problem. Our method allows users to customize checklists to obey complex constraints, including constraints to enforce group fairness and to binarize real-valued features at training time. In addition, it pairs models with an optimality gap that can inform model development and determine the feasibility of learning sufficiently accurate checklists on a given dataset. We pair our method with specialized techniques that speed up its ability to train a predictive checklist that performs well and has a small optimality gap. We benchmark the performance of our method on seven clinical classification problems, and demonstrate its practical benefits by training a short-form checklist for PTSD screening. Our results show that our method can fit simple predictive checklists that perform well and that can easily be customized to obey a rich class of custom constraints.
• Abstract（参考訳）: チェックリストは単純な意思決定支援であり、臨床応用における安全性と信頼性を促進するためにしばしば使用される。 本稿では,臨床判断支援のためのチェックリストを学習する手法を提案する。 予測チェックリストを2値特徴と単位重みを持つ離散線形分類器として表現する。 次に整数計画問題を解くことで,データからグローバルに最適な予測チェックリストを学習する。 本手法では,ユーザが複雑な制約に従うためにチェックリストをカスタマイズし,グループフェア性を強制する制約や,トレーニング時に実価値を二元化することができる。 さらに、モデル開発に通知し、与えられたデータセット上で十分な正確なチェックリストを学習する可能性を決定する最適なギャップをモデルと組み合わせます。 我々は,予測チェックリストの学習能力を向上し,性能が良く,最適性のギャップが小さい特殊な手法と組み合わせる。 本手法の性能を7つの臨床分類問題で評価し,ptsdスクリーニングのための短形態チェックリストを訓練することにより,その実用性を示す。 以上の結果から,提案手法はシンプルな予測チェックリストに適合し,よりリッチなカスタム制約に従うように容易にカスタマイズできることがわかった。

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