論文の概要: LEURN: Learning Explainable Univariate Rules with Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14937v1
- Date: Mon, 27 Mar 2023 06:34:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-28 16:45:38.360314
- Title: LEURN: Learning Explainable Univariate Rules with Neural Networks
- Title(参考訳): LEURN:ニューラルネットワークによる説明可能な一様ルールの学習
- Authors: Caglar Aytekin
- Abstract要約: LEURNは、一変量決定ルールを学ぶニューラルネットワークアーキテクチャである。
LEURNは、分類と回帰問題のための30のデータセットにわたる最先端のメソッドに匹敵するパフォーマンスを達成する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In this paper, we propose LEURN: a neural network architecture that learns
univariate decision rules. LEURN is a white-box algorithm that results into
univariate trees and makes explainable decisions in every stage. In each layer,
LEURN finds a set of univariate rules based on an embedding of the previously
checked rules and their corresponding responses. Both rule finding and final
decision mechanisms are weighted linear combinations of these embeddings, hence
contribution of all rules are clearly formulated and explainable. LEURN can
select features, extract feature importance, provide semantic similarity
between a pair of samples, be used in a generative manner and can give a
confidence score. Thanks to a smoothness parameter, LEURN can also controllably
behave like decision trees or vanilla neural networks. Besides these
advantages, LEURN achieves comparable performance to state-of-the-art methods
across 30 tabular datasets for classification and regression problems.
- Abstract(参考訳): 本稿では,一変量決定規則を学習するニューラルネットワークアーキテクチャであるLEURNを提案する。
LEURNはホワイトボックスアルゴリズムであり、一変量木となり、各段階で説明可能な決定を行う。
各レイヤにおいて、LEURNは、以前にチェックされたルールと対応するレスポンスの埋め込みに基づいて、一変量ルールのセットを見つける。
ルール発見と最終決定機構はどちらもこれらの埋め込みの重み付けされた線形結合であるため、全てのルールの寄与は明確に定式化され、説明可能である。
LEURNは、特徴を選択し、重要な特徴を抽出し、一対のサンプル間のセマンティックな類似性を提供し、生成的に使用し、信頼スコアを与えることができる。
滑らかさパラメータのおかげで、LEURNは決定木やバニラニューラルネットワークのように制御できる。
これらの利点に加えて、LEURNは分類と回帰問題のための30のグラフデータセットにわたる最先端の手法に匹敵するパフォーマンスを達成する。
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