論文の概要: QUBO Decision Tree: Annealing Machine Extends Decision Tree Splitting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09772v1
- Date: Fri, 17 Mar 2023 04:40:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-20 15:40:49.555162
- Title: QUBO Decision Tree: Annealing Machine Extends Decision Tree Splitting
- Title(参考訳): QUBO Decision Tree:Annealing Machineが決定木分割を強化
- Authors: Koichiro Yawata, Yoshihiro Osakabe, Takuya Okuyama, Akinori Asahara
- Abstract要約: 提案手法は,決定木における決定規則を多次元境界まで拡張する。
このような拡張は一般に計算の制限のため実装不可能である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.5161531917413708
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper proposes an extension of regression trees by quadratic
unconstrained binary optimization (QUBO). Regression trees are very popular
prediction models that are trainable with tabular datasets, but their accuracy
is insufficient because the decision rules are too simple. The proposed method
extends the decision rules in decision trees to multi-dimensional boundaries.
Such an extension is generally unimplementable because of computational
limitations, however, the proposed method transforms the training process to
QUBO, which enables an annealing machine to solve this problem.
- Abstract(参考訳): 本稿では,二分最適化(qubo)による回帰木の拡張を提案する。
回帰木は、表付きデータセットでトレーニング可能な非常に一般的な予測モデルであるが、決定ルールが単純すぎるため、その正確性は不十分である。
提案手法は決定木の決定規則を多次元境界まで拡張する。
このような拡張は計算の限界のために一般に実装できないが、提案手法はトレーニングプロセスをquboに変換し、アニーリングマシンがこの問題を解決できるようにする。
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