論文の概要: Rethinking Log Odds: Linear Probability Modelling and Expert Advice in Interpretable Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.06360v1
• Date: Fri, 11 Nov 2022 17:21:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 16:49:18.639635
• Title: Rethinking Log Odds: Linear Probability Modelling and Expert Advice in Interpretable Machine Learning
• Title（参考訳）: ログオッドの再考: 線形確率モデリングと解釈可能な機械学習のエキスパートアドバイス
• Authors: Danial Dervovic and Nicolas Marchesotti and Freddy Lecue and Daniele Magazzeni
• Abstract要約: 線形化付加モデル(LAM)とSubscaleHedgeの2つの拡張を含む、解釈可能な機械学習モデルのファミリーを紹介する。 LAMは、GAM(General Additive Models)におけるユビキタスなロジスティックリンク関数を置き換えるものであり、SubscaleHedgeはサブスケールと呼ばれる機能のサブセットでトレーニングされたベースモデルを組み合わせるためのエキスパートアドバイスアルゴリズムである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.831954614241234
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a family of interpretable machine learning models, with two broad additions: Linearised Additive Models (LAMs) which replace the ubiquitous logistic link function in General Additive Models (GAMs); and SubscaleHedge, an expert advice algorithm for combining base models trained on subsets of features called subscales. LAMs can augment any additive binary classification model equipped with a sigmoid link function. Moreover, they afford direct global and local attributions of additive components to the model output in probability space. We argue that LAMs and SubscaleHedge improve the interpretability of their base algorithms. Using rigorous null-hypothesis significance testing on a broad suite of financial modelling data, we show that our algorithms do not suffer from large performance penalties in terms of ROC-AUC and calibration.
• Abstract（参考訳）: 一般付加型モデル(GAM)におけるユビキタスなロジスティックリンク関数を置き換える線形化付加型モデル(LAMs)と,サブスケールと呼ばれる機能のサブセットでトレーニングされたベースモデルを組み合わせるためのエキスパートアドバイスアルゴリズムであるSubscaleHedgeの2種類を紹介した。 LAMはシグモイドリンク機能を備えた任意の付加的なバイナリ分類モデルを拡張できる。 さらに、確率空間におけるモデル出力に対する付加成分の直接的大域的および局所的帰属を与える。 我々は LAM と SubscaleHedge がベースアルゴリズムの解釈可能性を向上させることを論じる。 ROC-AUCとキャリブレーションの両面において,厳密なNull-hypothesis重要度テストを用いて,我々のアルゴリズムは大きなペナルティを負わないことを示す。

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