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。

関連論文リスト

• Learning a Decision Tree Algorithm with Transformers [75.96920867382859]
  メタ学習によってトレーニングされたトランスフォーマーベースのモデルであるMetaTreeを導入し、強力な決定木を直接生成する。 我々は、多くのデータセットに欲求決定木とグローバルに最適化された決定木の両方を適合させ、MetaTreeを訓練して、強力な一般化性能を実現する木のみを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T07:40:53Z)
• Why do Random Forests Work? Understanding Tree Ensembles as Self-Regularizing Adaptive Smoothers [68.76846801719095]
  統計学で広く普及している偏りと分散還元に対する現在の高次二分法は、木のアンサンブルを理解するには不十分である、と我々は主張する。 森林は、通常暗黙的に絡み合っている3つの異なるメカニズムによって、樹木を改良できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T15:36:43Z)
• Unboxing Tree Ensembles for interpretability: a hierarchical visualization tool and a multivariate optimal re-built tree [0.34530027457862006]
  我々は,木組モデルの解釈可能な表現を開発し,その振る舞いに関する貴重な洞察を提供する。 提案モデルは,木組決定関数を近似した浅い解釈可能な木を得るのに有効である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-15T10:43:31Z)
• Explaining random forest prediction through diverse rulesets [0.0]
  Local Tree eXtractor (LTreeX)は、与えられたテストインスタンスのフォレスト予測を、いくつかの異なるルールで説明することができる。 提案手法は予測性能の点で他の説明可能な手法よりも大幅に優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-29T12:54:57Z)
• Optimal randomized classification trees [0.0]
  分類と回帰木(英: Classification and Regression Trees、CART)は、現代の統計学と機械学習における既成の技術である。 CARTはgreedyプロシージャによって構築され、分割予測変数と関連するしきい値を逐次決定する。 この強欲なアプローチは、木を非常に高速に木に分類するが、その性質上、それらの分類精度は他の最先端の手順と競合しないかもしれない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-19T11:41:12Z)
• Making CNNs Interpretable by Building Dynamic Sequential Decision Forests with Top-down Hierarchy Learning [62.82046926149371]
  本稿では,CNN(Convlutional Neural Networks)を解釈可能なモデル転送方式を提案する。 我々は、CNNの上に微分可能な意思決定林を構築することで、これを実現する。 DDSDF(Dep Dynamic Sequential Decision Forest)と命名する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-05T07:41:18Z)
• Intersection Regularization for Extracting Semantic Attributes [72.53481390411173]
  本稿では,ネットワーク抽出した特徴が意味属性のセットと一致するように,教師付き分類の問題を考える。 例えば、鳥類のイメージを種に分類することを学ぶとき、動物学者が鳥類を分類するために使用する特徴の出現を観察したい。 本稿では,複数層パーセプトロン(MLP)と並列決定木を併用した,離散的なトップレベルアクティベーションを持つニューラルネットワークのトレーニングを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-22T14:32:44Z)
• Stochastic Optimization Forests [60.523606291705214]
  標準的なランダムな森林アルゴリズムのように予測精度を向上させるために分割するのではなく、分割を選択した木を栽培し、下流の意思決定品質を直接最適化することで、森林決定政策の訓練方法を示す。 概略分割基準は、各候補分割に対して正確に最適化された森林アルゴリズムに近い性能を保ちながら、100倍のランニング時間を短縮できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-17T16:56:06Z)
• MurTree: Optimal Classification Trees via Dynamic Programming and Search [61.817059565926336]
  動的プログラミングと探索に基づいて最適な分類木を学習するための新しいアルゴリズムを提案する。 当社のアプローチでは,最先端技術が必要とする時間のごく一部しか使用せず,数万のインスタンスでデータセットを処理することが可能です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-24T17:06:55Z)
• Sparsity in Optimal Randomized Classification Trees [3.441021278275805]
  斜め切断に基づく疎い最適分類木を構築するための連続最適化手法を提案する。 空間性、すなわち局所性と大域性は、多面体ノルムの正規化によってモデル化される。 グリーディーアプローチと異なり、我々の分類精度の一部で容易に取引できる能力は、グローバル・スパシティーの獲得に寄与する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-21T09:09:59Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。