論文の概要: Mixture of Decision Trees for Interpretable Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14617v1
• Date: Sat, 26 Nov 2022 17:09:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 19:25:45.128320
• Title: Mixture of Decision Trees for Interpretable Machine Learning
• Title（参考訳）: 解釈可能な機械学習のための混合決定木
• Authors: Simeon Br\"uggenj\"urgen, Nina Schaaf, Pascal Kerschke, Marco F. Huber
• Abstract要約: この研究は、Mixture of Decision Trees (MoDT)と呼ばれる新しい解釈可能な機械学習手法を導入する。 MoDTは、それぞれの決定を理解可能で、人間に追跡可能とすることで、解釈可能性を維持しながらパフォーマンスを向上させる方法とみなすことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.180840853105103
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work introduces a novel interpretable machine learning method called Mixture of Decision Trees (MoDT). It constitutes a special case of the Mixture of Experts ensemble architecture, which utilizes a linear model as gating function and decision trees as experts. Our proposed method is ideally suited for problems that cannot be satisfactorily learned by a single decision tree, but which can alternatively be divided into subproblems. Each subproblem can then be learned well from a single decision tree. Therefore, MoDT can be considered as a method that improves performance while maintaining interpretability by making each of its decisions understandable and traceable to humans. Our work is accompanied by a Python implementation, which uses an interpretable gating function, a fast learning algorithm, and a direct interface to fine-tuned interpretable visualization methods. The experiments confirm that the implementation works and, more importantly, show the superiority of our approach compared to single decision trees and random forests of similar complexity.
• Abstract（参考訳）: この研究は、Mixture of Decision Trees (MoDT)と呼ばれる新しい解釈可能な機械学習手法を導入する。 これは、線形モデルをゲーティング関数として、決定木をエキスパートとして利用するMixture of Expertsアンサンブルアーキテクチャの特別なケースを構成する。 提案手法は,1つの決定木で十分学べない問題に最適であるが,代わりにサブプロブレムに分割することができる。 各サブプロブレムは、単一の決定木からうまく学習することができる。 したがって、MoDTは、各決定を人間に理解し、追跡可能にすることによって、解釈可能性を維持しつつ、性能を向上させる方法とみなすことができる。 我々の研究には,解釈可能なゲーティング関数,高速学習アルゴリズム,微調整可能な可視化手法のための直接インターフェースを用いたPython実装が伴っている。 実験により,本手法の有効性を確認し,さらに重要な点として,単一決定木や類似する複雑度を有するランダム林と比較して,我々のアプローチが優れていることを示す。

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