論文の概要: Constrained Prescriptive Trees via Column Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10163v1
• Date: Wed, 20 Jul 2022 19:30:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-22 13:43:02.176807
• Title: Constrained Prescriptive Trees via Column Generation
• Title（参考訳）: 列生成による制約付き規範木
• Authors: Shivaram Subramanian, Wei Sun, Youssef Drissi, Markus Ettl
• Abstract要約: 本稿では、列生成による最適ポリシーを効率的に識別する新しいパスベース混合整数プログラム(MIP)について紹介する。 提案手法の有効性を,合成データと実データの両方に対して広範な実験により実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.273277327802614
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the abundance of available data, many enterprises seek to implement data-driven prescriptive analytics to help them make informed decisions. These prescriptive policies need to satisfy operational constraints, and proactively eliminate rule conflicts, both of which are ubiquitous in practice. It is also desirable for them to be simple and interpretable, so they can be easily verified and implemented. Existing approaches from the literature center around constructing variants of prescriptive decision trees to generate interpretable policies. However, none of the existing methods are able to handle constraints. In this paper, we propose a scalable method that solves the constrained prescriptive policy generation problem. We introduce a novel path-based mixed-integer program (MIP) formulation which identifies a (near) optimal policy efficiently via column generation. The policy generated can be represented as a multiway-split tree which is more interpretable and informative than a binary-split tree due to its shorter rules. We demonstrate the efficacy of our method with extensive experiments on both synthetic and real datasets.
• Abstract（参考訳）: 利用可能なデータが豊富にあるため、多くの企業はインフォームドな意思決定を支援するデータ駆動の規範的分析を実装しようとしている。 これらの規範的なポリシーは、運用上の制約を満たし、ルールの衝突を積極的に排除する必要があります。 また、それらがシンプルで解釈可能であることも望ましいため、検証や実装が容易である。 文献からの既存のアプローチは、解釈可能なポリシーを生成するために規範的決定木の変種を構築することに集中している。 しかし、既存のどのメソッドも制約を処理できない。 本稿では,制約付き規範的政策生成問題を解決するスケーラブルな手法を提案する。 本稿では、列生成による最適ポリシーを効率的に識別する新しいパスベース混合整数プログラム(MIP)について紹介する。 生成されたポリシーは、より短いルールのためにバイナリスプリットツリーよりも解釈可能で情報に富んだマルチウェイスプリットツリーとして表現できる。 提案手法の有効性を,合成データと実データの両方に対して広範な実験により実証する。

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