論文の概要: Constructing Effective Machine Learning Models for the Sciences: A Multidisciplinary Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11680v1
• Date: Mon, 21 Nov 2022 17:48:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 18:35:34.686646
• Title: Constructing Effective Machine Learning Models for the Sciences: A Multidisciplinary Perspective
• Title（参考訳）: 科学のための効果的な機械学習モデルの構築:多分野的な視点
• Authors: Alice E. A. Allen, Alexandre Tkatchenko
• Abstract要約: 線形回帰モデルに変数間の変換や相互作用を手動で追加することで、非線形解が必ずしも改善されないことを示す。 データ駆動モデルを構築する前にこれを認識する方法や、そのような分析が本質的に解釈可能な回帰モデルへの移行にどのように役立つかについて議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.53142165205281
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning from data has led to substantial advances in a multitude of disciplines, including text and multimedia search, speech recognition, and autonomous-vehicle navigation. Can machine learning enable similar leaps in the natural and social sciences? This is certainly the expectation in many scientific fields and recent years have seen a plethora of applications of non-linear models to a wide range of datasets. However, flexible non-linear solutions will not always improve upon manually adding transforms and interactions between variables to linear regression models. We discuss how to recognize this before constructing a data-driven model and how such analysis can help us move to intrinsically interpretable regression models. Furthermore, for a variety of applications in the natural and social sciences we demonstrate why improvements may be seen with more complex regression models and why they may not.
• Abstract（参考訳）: データからの学習は、テキストやマルチメディア検索、音声認識、自動運転車のナビゲーションなど、数多くの分野において大きな進歩をもたらした。 機械学習は自然科学と社会科学で同様の飛躍を可能にするか? これは多くの科学分野で期待されていることであり、近年は幅広いデータセットに対する非線形モデルの適用が多々見られる。 しかし、フレキシブルな非線形解は、線形回帰モデルに変換と変数間の相互作用を手動で加えることで常に改善するとは限らない。 データ駆動モデルを構築する前にこれを認識する方法や、そのような分析が本質的に解釈可能な回帰モデルへの移行にどのように役立つかについて議論する。 さらに、自然科学や社会科学における様々な応用について、なぜより複雑な回帰モデルで改善が見られるのか、なぜそうでないのかを示す。

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