論文の概要: Generalized Gloves of Neural Additive Models: Pursuing transparent and
accurate machine learning models in finance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10082v1
- Date: Wed, 21 Sep 2022 03:06:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-22 15:41:18.713708
- Title: Generalized Gloves of Neural Additive Models: Pursuing transparent and
accurate machine learning models in finance
- Title（参考訳）: 神経添加モデルの一般化手袋 : 金融における透明で正確な機械学習モデルの追求
- Authors: Dangxing Chen and Weicheng Ye
- Abstract要約: 本稿では,ニューラル加算モデルの一般化グローブとして知られる,透明で解釈可能な機械学習アルゴリズムの新たなクラスを紹介する。
ニューラル加法モデルの一般化グローブは、線形特徴、個々の非線形特徴、相互作用された非線形特徴の3つのカテゴリに分けられる。
経験的結果は、神経付加モデルの一般化した手袋が、最も単純なアーキテクチャで最適な精度を提供することを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.90365714903665
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: For many years, machine learning methods have been used in a wide range of
fields, including computer vision and natural language processing. While
machine learning methods have significantly improved model performance over
traditional methods, their black-box structure makes it difficult for
researchers to interpret results. For highly regulated financial industries,
transparency, explainability, and fairness are equally, if not more, important
than accuracy. Without meeting regulated requirements, even highly accurate
machine learning methods are unlikely to be accepted. We address this issue by
introducing a novel class of transparent and interpretable machine learning
algorithms known as generalized gloves of neural additive models. The
generalized gloves of neural additive models separate features into three
categories: linear features, individual nonlinear features, and interacted
nonlinear features. Additionally, interactions in the last category are only
local. The linear and nonlinear components are distinguished by a stepwise
selection algorithm, and interacted groups are carefully verified by applying
additive separation criteria. Empirical results demonstrate that generalized
gloves of neural additive models provide optimal accuracy with the simplest
architecture, allowing for a highly accurate, transparent, and explainable
approach to machine learning.
- Abstract（参考訳）: 長年にわたり、コンピュータビジョンや自然言語処理など、さまざまな分野で機械学習手法が使用されてきた。
機械学習の手法は従来の手法に比べてモデルの性能を大幅に向上させたが、ブラックボックス構造は研究者が結果を解釈することが困難である。
高度に規制された金融業界では、透明性、説明可能性、公正性は正確さよりも重要である。
規制された要件を満たさなければ、高度に正確な機械学習手法が受け入れられる可能性は低い。
本稿では,神経添加モデルの一般化グローブと呼ばれる,透明で解釈可能な機械学習アルゴリズムの新たなクラスを導入することで,この問題に対処した。
ニューラル加法モデルの一般化グローブは、線形特徴、個々の非線形特徴、相互作用された非線形特徴の3つのカテゴリに分けられる。
さらに、最後のカテゴリの相互作用は局所的である。
線形および非線形成分はステップワイズ選択アルゴリズムによって区別され、相互作用群は加法分離基準を適用して慎重に検証される。
実験の結果、ニューラルネットワーク添加モデルの一般化された手袋は、最も単純なアーキテクチャで最適な精度を提供し、機械学習に対して高精度で透明で説明可能なアプローチを可能にする。
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