論文の概要: GAM(L)A: An econometric model for interpretable Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11691v1
• Date: Thu, 17 Mar 2022 09:09:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-27 05:11:50.348827
• Title: GAM(L)A: An econometric model for interpretable Machine Learning
• Title（参考訳）: GAM(L)A: 解釈可能な機械学習のための計量モデル
• Authors: Emmanuel Flachaire, Gilles Hacheme, Sullivan Hu\'e and S\'ebastien Laurent
• Abstract要約: 本稿では,GAMLA(GAMLA)とGAMA(GAMA)を紹介する。 GAM(L)A)はパラメトリック関数と非パラメトリック関数を組み合わせて、依存変数と説明変数の間の線形性と非線型性を正確に捉える。 本稿では,GAM(L)Aの回帰と分類問題に対する予測性能と解釈可能性について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite their high predictive performance, random forest and gradient boosting are often considered as black boxes or uninterpretable models which has raised concerns from practitioners and regulators. As an alternative, we propose in this paper to use partial linear models that are inherently interpretable. Specifically, this article introduces GAM-lasso (GAMLA) and GAM-autometrics (GAMA), denoted as GAM(L)A in short. GAM(L)A combines parametric and non-parametric functions to accurately capture linearities and non-linearities prevailing between dependent and explanatory variables, and a variable selection procedure to control for overfitting issues. Estimation relies on a two-step procedure building upon the double residual method. We illustrate the predictive performance and interpretability of GAM(L)A on a regression and a classification problem. The results show that GAM(L)A outperforms parametric models augmented by quadratic, cubic and interaction effects. Moreover, the results also suggest that the performance of GAM(L)A is not significantly different from that of random forest and gradient boosting.
• Abstract（参考訳）: その高い予測性能にもかかわらず、ランダムフォレストや勾配ブースティングは、しばしばブラックボックスや解釈不能なモデルと見なされ、実践者や規制当局から懸念を集めている。 代替として本論文では,本質的に解釈可能な部分線形モデルを提案する。 具体的には,GAM-lasso (GAMLA) とGAMA-autometrics (GAMA) を略して紹介する。 GAM(L)Aはパラメトリック関数と非パラメトリック関数を組み合わせて、依存変数と説明変数の間の線形性や非線形性を正確に捉える。 推定は二重残差法に基づく2段階の手順に依拠する。 本稿では,GAM(L)Aの回帰と分類問題に対する予測性能と解釈可能性について述べる。 その結果, GAM(L)Aは2次, 立方および相互作用効果で増強されたパラメトリックモデルより優れていた。 また,gam(l)aの性能は,ランダム林や勾配ブースティングと大きく異なるものではないことが示唆された。

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