論文の概要: Interpretable Ensembles of Hyper-Rectangles as Base Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08625v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 13:50:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-16 13:30:43.584216
• Title: Interpretable Ensembles of Hyper-Rectangles as Base Models
• Title（参考訳）: 基底モデルとしてのハイパー矩形の解釈可能なアンサンブル
• Authors: Andrei V. Konstantinov and Lev V. Utkin
• Abstract要約: ベースモデル(HRBM)として一様に生成された軸並列超矩形を持つアンサンブルモデルを提案する。 勾配昇降機(GBM)にHRBMを組み込むことが提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.482532589225552
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A new extremely simple ensemble-based model with the uniformly generated axis-parallel hyper-rectangles as base models (HRBM) is proposed. Two types of HRBMs are studied: closed rectangles and corners. The main idea behind HRBM is to consider and count training examples inside and outside each rectangle. It is proposed to incorporate HRBMs into the gradient boosting machine (GBM). Despite simplicity of HRBMs, it turns out that these simple base models allow us to construct effective ensemble-based models and avoid overfitting. A simple method for calculating optimal regularization parameters of the ensemble-based model, which can be modified in the explicit way at each iteration of GBM, is considered. Moreover, a new regularization called the "step height penalty" is studied in addition to the standard L1 and L2 regularizations. An extremely simple approach to the proposed ensemble-based model prediction interpretation by using the well-known method SHAP is proposed. It is shown that GBM with HRBM can be regarded as a model extending a set of interpretable models for explaining black-box models. Numerical experiments with real datasets illustrate the proposed GBM with HRBMs for regression and classification problems. Experiments also illustrate computational efficiency of the proposed SHAP modifications. The code of proposed algorithms implementing GBM with HRBM is publicly available.
• Abstract（参考訳）: 基本モデル (hrbm) として一様生成する軸平行超矩形を持つ超単純アンサンブルモデルを提案する。 HRBMは、閉じた矩形と角の2種類が研究されている。 HRBMの背景にある主な考え方は、各矩形内外のトレーニング例を考慮し数えることである。 HRBMを勾配押し上げ機(GBM)に組み込むことが提案されている。 HRBMの単純さにもかかわらず、これらの単純なベースモデルによって、効果的なアンサンブルベースのモデルを構築し、過度な適合を避けることができることがわかった。 GBMの各イテレーションで明示的な方法で修正できるアンサンブルベースモデルの最適正規化パラメータを計算するための簡単な方法を考える。 さらに、標準L1およびL2正規化に加えて、「ステップハイトペナルティ」と呼ばれる新たな正規化が研究されている。 良く知られた手法であるshapを用いたアンサンブルに基づくモデル予測解釈に対する極めて単純なアプローチを提案する。 HRBMを用いたGBMは,ブラックボックスモデルを説明するための解釈可能なモデルのセットを拡張するモデルであると考えられる。 実データセットを用いた数値実験では、回帰問題と分類問題のためのHRBMを用いたGBMを提案する。 実験では、提案したSHAP修正の計算効率も説明できる。 GBMをHRBMで実装するアルゴリズムのコードも公開されている。

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