論文の概要: Generalized Groves of Neural Additive Models: Pursuing transparent and accurate machine learning models in finance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10082v2
• Date: Mon, 29 Jul 2024 13:04:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-31 01:36:13.082673
• Title: Generalized Groves of Neural Additive Models: Pursuing transparent and accurate machine learning models in finance
• Title（参考訳）: ニューラルネットワーク付加モデルの一般化グラフ:財務における透明かつ正確な機械学習モデルの提案
• Authors: Dangxing Chen, 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,透明な機械学習モデルについて紹介する。 神経付加モデルの一般化されたグローブは、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。 ステップワイズ選択アルゴリズムは、線形成分と非線形成分を区別し、相互作用した群を慎重に検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9208007322096533
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 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, model transparency is equally important to accuracy. Without understanding how models work, even highly accurate machine learning methods are unlikely to be accepted. We address this issue by introducing a novel class of transparent machine learning models known as generalized groves of neural additive models. The generalized groves 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. A stepwise selection algorithm distinguishes the linear and nonlinear components, and interacted groups are carefully verified by applying additive separation criteria. Through some empirical examples in finance, we demonstrate that generalized grove of neural additive models exhibit high accuracy and transparency with predominantly linear terms and only sparse nonlinear ones.
• Abstract（参考訳）: 機械学習手法は従来の手法よりもモデル性能を著しく向上させたが、そのブラックボックス構造は研究者にとって結果の解釈を困難にしている。 高度に規制された金融業界にとって、モデルの透明性は正確性に等しく重要である。 モデルがどのように機能するかを理解できなければ、非常に正確な機械学習手法が受け入れられる可能性は低い。 我々は、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、透明な機械学習モデルの新しいクラスを導入することでこの問題に対処する。 神経付加モデルの一般化されたグローブは、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。 ステップワイズ選択アルゴリズムは線形成分と非線形成分を区別し、加法的分離基準を適用して相互作用した群を慎重に検証する。 ファイナンスにおけるいくつかの実証的な例を通して、一般化されたニューラル加算モデルのグローブは、主に線形項とスパース非線形項しか持たない高い精度と透明性を示すことを示した。

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