論文の概要: A Mathematical Programming Approach to Optimal Classification Forests

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10502v2
• Date: Mon, 24 Apr 2023 00:49:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 23:18:39.518375
• Title: A Mathematical Programming Approach to Optimal Classification Forests
• Title（参考訳）: 最適分類林への数学的プログラミング手法
• Authors: V\'ictor Blanco, Alberto Jap\'on, Justo Puerto, Peter Zhang
• Abstract要約: 本稿では,与えられた木を同時に構築する数学的最適化手法を提案する。 分類規則は、森林の樹木の中で最も頻繁に予測される分類をそれぞれの観察に割り当てることによって導かれる。 提案手法は,最先端木分類法と同等あるいは優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0705399532413618
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce Optimal Classification Forests, a new family of classifiers that takes advantage of an optimal ensemble of decision trees to derive accurate and interpretable classifiers. We propose a novel mathematical optimization-based methodology in which a given number of trees are simultaneously constructed, each of them providing a predicted class for the observations in the feature space. The classification rule is derived by assigning to each observation its most frequently predicted class among the trees in the forest. We provide a mixed integer linear programming formulation for the problem. We report the results of our computational experiments, from which we conclude that our proposed method has equal or superior performance compared with state-of-the-art tree-based classification methods. More importantly, it achieves high prediction accuracy with, for example, orders of magnitude fewer trees than random forests. We also present three real-world case studies showing that our methodology has very interesting implications in terms of interpretability.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,決定木の最適なアンサンブルを利用して,正確かつ解釈可能な分類器を導出する新しい分類器群である最適分類用森林について紹介する。 与えられた木を同時に構築し,それぞれが特徴空間における観測の予測クラスを提供する,数学的最適化に基づく新しい手法を提案する。 分類規則は、森林の樹木の中で最も頻繁に予測される分類に割り当てることによって導かれる。 この問題に対する混合整数線形計画式を提供する。 提案手法は,最先端のツリーベース分類法と同等あるいは優れた性能を有すると結論づける計算実験の結果を報告する。 さらに重要なことは、例えば、ランダムな森林よりも桁違いに少ない木で高い予測精度を達成することである。 また,本手法が解釈可能性に関して非常に興味深い意味を持っていることを示す実世界のケーススタディを3つ提示する。

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