論文の概要: A Novel Tropical Geometry-based Interpretable Machine Learning Method: Application in Prognosis of Advanced Heart Failure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.05071v1
• Date: Thu, 9 Dec 2021 17:53:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-10 15:27:40.678706
• Title: A Novel Tropical Geometry-based Interpretable Machine Learning Method: Application in Prognosis of Advanced Heart Failure
• Title（参考訳）: 新しい熱帯幾何に基づく解釈型機械学習法:高度心不全の診断への応用
• Authors: Heming Yao, Harm Derksen, Jessica R. Golbus, Justin Zhang, Keith D. Aaronson, Jonathan Gryak, and Kayvan Najarian
• Abstract要約: 臨床診断支援システムなどの多くの実用化には,モデルの解釈可能性が不可欠である。 人間の理解可能なルールにおける入力変数と応答の関係をモデル化する,新しい解釈可能な機械学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.159216572695661
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A model's interpretability is essential to many practical applications such as clinical decision support systems. In this paper, a novel interpretable machine learning method is presented, which can model the relationship between input variables and responses in humanly understandable rules. The method is built by applying tropical geometry to fuzzy inference systems, wherein variable encoding functions and salient rules can be discovered by supervised learning. Experiments using synthetic datasets were conducted to investigate the performance and capacity of the proposed algorithm in classification and rule discovery. Furthermore, the proposed method was applied to a clinical application that identified heart failure patients that would benefit from advanced therapies such as heart transplant or durable mechanical circulatory support. Experimental results show that the proposed network achieved great performance on the classification tasks. In addition to learning humanly understandable rules from the dataset, existing fuzzy domain knowledge can be easily transferred into the network and used to facilitate model training. From our results, the proposed model and the ability of learning existing domain knowledge can significantly improve the model generalizability. The characteristics of the proposed network make it promising in applications requiring model reliability and justification.
• Abstract（参考訳）: 臨床診断支援システムなどの多くの実用化には,モデルの解釈可能性が不可欠である。 本稿では,人間の理解可能なルールにおける入力変数と応答の関係をモデル化する,新しい解釈可能な機械学習手法を提案する。 この方法はファジィ推論システムに熱帯幾何学を適用して構築され、教師あり学習により可変符号化関数と有能な規則を発見できる。 分類とルール発見における提案アルゴリズムの性能と能力を検討するために,合成データセットを用いた実験を行った。 さらに, 心臓移植や持続的機械的循環支援などの先進療法の恩恵を受ける心不全患者を同定する臨床応用に本法を適用した。 実験の結果,提案ネットワークは分類タスクにおいて優れた性能を得た。 データセットから人間の理解可能なルールを学ぶことに加えて、既存のファジィドメインの知識をネットワークに簡単に転送でき、モデルトレーニングを容易にするために使うことができる。 提案するモデルと既存のドメイン知識を学習する能力は,モデル一般化可能性を大幅に向上させることができる。 提案するネットワークの特性は,モデルの信頼性と正当性を必要とするアプリケーションにおいて有望である。

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