論文の概要: Detection of Interacting Variables for Generalized Linear Models via Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.08030v2
• Date: Sun, 21 May 2023 12:10:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 05:46:20.325598
• Title: Detection of Interacting Variables for Generalized Linear Models via Neural Networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークによる一般化線形モデルの相互作用変数の検出
• Authors: Yevhen Havrylenko and Julia Heger
• Abstract要約: 本稿では,一般化線形モデル(GLM)に付加されるべき相互作用を見つけるプロセスを自動化するアプローチを提案する。 提案手法はニューラルネットワークとモデル固有の相互作用検出法に依存しており,Friedman H-StatisticやSHAP値といった従来の手法よりも高速に計算することができる。 数値解析では,人工的に生成したデータとオープンソースデータに対するアプローチの結果について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The quality of generalized linear models (GLMs), frequently used by insurance companies, depends on the choice of interacting variables. The search for interactions is time-consuming, especially for data sets with a large number of variables, depends much on expert judgement of actuaries, and often relies on visual performance indicators. Therefore, we present an approach to automating the process of finding interactions that should be added to GLMs to improve their predictive power. Our approach relies on neural networks and a model-specific interaction detection method, which is computationally faster than the traditionally used methods like Friedman H-Statistic or SHAP values. In numerical studies, we provide the results of our approach on artificially generated data as well as open-source data.
• Abstract（参考訳）: 保険会社が頻繁に使用する一般化線形モデル(glm)の品質は、相互作用変数の選択に依存する。 相互作用の探索には時間がかかり、特に多数の変数を持つデータセットの場合、アクチュアのエキスパートによる判断に大きく依存し、視覚的なパフォーマンス指標に依存することが多い。 そこで本研究では,GLMに付加されるべき相互作用を自動検出し,予測能力を向上する手法を提案する。 提案手法はニューラルネットワークとモデル固有の相互作用検出法に依存しており,Friedman H-StatisticやSHAP値といった従来の手法よりも高速に計算することができる。 数値解析では,人工的に生成したデータとオープンソースデータに対するアプローチの結果を提供する。

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