論文の概要: Pedagogical Rule Extraction for Learning Interpretable Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.13285v1
• Date: Sat, 25 Dec 2021 20:54:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-29 06:12:33.513178
• Title: Pedagogical Rule Extraction for Learning Interpretable Models
• Title（参考訳）: 解釈モデル学習のための教育則抽出
• Authors: Vadim Arzamasov, Benjamin Jochum, Klemens B\"ohm
• Abstract要約: 我々は,小データからより良いルールを学習するためのPreLIMというフレームワークを提案する。 統計モデルを使用してデータを拡張し、ルールベースのモデルを学ぶ。 実験では,最先端のPreLIM構成よりも優れたPreLIM構成を同定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Machine-learning models are ubiquitous. In some domains, for instance, in medicine, the models' predictions must be interpretable. Decision trees, classification rules, and subgroup discovery are three broad categories of supervised machine-learning models presenting knowledge in the form of interpretable rules. The accuracy of these models learned from small datasets is usually low. Obtaining larger datasets is often hard to impossible. We propose a framework dubbed PRELIM to learn better rules from small data. It augments data using statistical models and employs it to learn a rulebased model. In our extensive experiments, we identified PRELIM configurations that outperform state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルはユビキタスです。 いくつかの領域、例えば医学では、モデルの予測は解釈されなければならない。 決定木、分類規則、サブグループ発見は、解釈可能なルールの形で知識を示す教師付き機械学習モデルの3つの幅広いカテゴリである。 小さなデータセットから学んだこれらのモデルの精度は通常低い。 大きなデータセットを得ることは、しばしば不可能ではない。 我々は,小データからよりよいルールを学ぶためのprelimというフレームワークを提案する。 統計モデルを使用してデータを拡張し、ルールベースのモデルを学ぶ。 実験の結果,PreLIMの構成は最先端よりも優れていた。

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