論文の概要: Concise and interpretable multi-label rule sets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01533v1
• Date: Tue, 4 Oct 2022 11:23:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 14:50:58.238796
• Title: Concise and interpretable multi-label rule sets
• Title（参考訳）: 簡潔かつ解釈可能な多段規則集合
• Authors: Martino Ciaperoni, Han Xiao, and Aristides Gionis
• Abstract要約: 簡単な「if-then」ルールの簡潔な集合として表現できるマルチラベル分類器を開発した。 提案手法は, 正確なマルチラベル分類に繋がる, 関連パターンの小さな集合を見つけることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.416159628299779
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Multi-label classification is becoming increasingly ubiquitous, but not much attention has been paid to interpretability. In this paper, we develop a multi-label classifier that can be represented as a concise set of simple "if-then" rules, and thus, it offers better interpretability compared to black-box models. Notably, our method is able to find a small set of relevant patterns that lead to accurate multi-label classification, while existing rule-based classifiers are myopic and wasteful in searching rules,requiring a large number of rules to achieve high accuracy. In particular, we formulate the problem of choosing multi-label rules to maximize a target function, which considers not only discrimination ability with respect to labels, but also diversity. Accounting for diversity helps to avoid redundancy, and thus, to control the number of rules in the solution set. To tackle the said maximization problem we propose a 2-approximation algorithm, which relies on a novel technique to sample high-quality rules. In addition to our theoretical analysis, we provide a thorough experimental evaluation, which indicates that our approach offers a trade-off between predictive performance and interpretability that is unmatched in previous work.
• Abstract（参考訳）: マルチラベル分類はますます普及しているが、解釈可能性にはあまり注目されていない。 本稿では,単純な「if-then」ルールの簡潔な集合として表現できるマルチラベル分類器を開発し,ブラックボックスモデルと比較して高い解釈性を提供する。 特に,既存のルールベース分類器は検索規則に明快で無駄であり,高い精度を達成するために多数のルールが必要となるのに対し,本手法は正確なマルチラベル分類につながる少数の関連パターンを見出すことができる。 特に,ラベルに対する識別能力だけでなく多様性も考慮し,対象関数を最大化するためにマルチラベルルールを選択するという問題を定式化する。 多様性の会計は冗長性を回避し、それゆえ、ソリューションセットのルール数を制御するのに役立つ。 このような最大化問題に対処するために,新しい手法を用いて高品質なルールをサンプリングする2近似アルゴリズムを提案する。 理論解析に加えて,本手法が予測性能と解釈可能性とのトレードオフを提供し,先行研究では一致しないことを示す,徹底的な実験評価を行う。

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