論文の概要: TE2Rules: Explaining Tree Ensembles using Rules

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14359v5
• Date: Tue, 23 Jan 2024 21:55:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-25 18:32:33.209487
• Title: TE2Rules: Explaining Tree Ensembles using Rules
• Title（参考訳）: TE2Rules:ルールを使ってツリーアンサンブルを説明する
• Authors: G Roshan Lal and Xiaotong Chen and Varun Mithal
• Abstract要約: 本稿では,ルールリストを通じて二分分類木アンサンブルモデルを記述する新しい手法であるTE2Rulesを紹介する。 TE2Rulesが生成したルールは、元のモデルと密接に近似し、高い忠実性を保証する。 実験の結果、TE2Rulesは数百本の木のアンサンブルに効果的にスケールすることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.588656982178107
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Tree Ensemble (TE) models, such as Gradient Boosted Trees, often achieve optimal performance on tabular datasets, yet their lack of transparency poses challenges for comprehending their decision logic. This paper introduces TE2Rules (Tree Ensemble to Rules), a novel approach for explaining binary classification tree ensemble models through a list of rules, particularly focusing on explaining the minority class. Many state-of-the-art explainers struggle with minority class explanations, making TE2Rules valuable in such cases. The rules generated by TE2Rules closely approximate the original model, ensuring high fidelity, providing an accurate and interpretable means to understand decision-making. Experimental results demonstrate that TE2Rules scales effectively to tree ensembles with hundreds of trees, achieving higher fidelity within runtimes comparable to baselines. TE2Rules allows for a trade-off between runtime and fidelity, enhancing its practical applicability. The implementation is available here: https://github.com/linkedin/TE2Rules.
• Abstract（参考訳）: Gradient Boosted Trees(リンク)のようなTree Ensemble(TE)モデルは、表形式のデータセット上で最適なパフォーマンスを達成することが多いが、透明性の欠如は、決定ロジックを理解する上での課題となっている。 本稿では,二分分類木アンサンブルモデルを説明するための新しい手法であるte2rules(tree ensemble to rules)を紹介する。 多くの最先端の解説者は少数派による説明に苦慮し、TE2Rulesはそのような場合に価値がある。 TE2Rulesが生成したルールは、元のモデルを近似し、高い忠実性を確保し、意思決定を理解するための正確かつ解釈可能な手段を提供する。 実験の結果、te2rulesは数百本の木を持つツリーアンサンブルに効果的にスケールし、ベースラインに匹敵するランタイム内で高い忠実度を達成する。 TE2Rulesは実行時と忠実度の間のトレードオフを可能にし、実用性を高める。 実装は以下の通りである。 https://github.com/linkedin/TE2Rules。

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