論文の概要: An interpretable neural network-based non-proportional odds model for ordinal regression with continuous response

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17823v1
• Date: Fri, 31 Mar 2023 06:40:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-03 15:09:28.686359
• Title: An interpretable neural network-based non-proportional odds model for ordinal regression with continuous response
• Title（参考訳）: 連続応答を伴う順序回帰のための解釈可能なニューラルネットワークに基づく非比例オッズモデル
• Authors: Akifumi Okuno, Kazuharu Harada
• Abstract要約: 直交回帰のための解釈可能なニューラルネットワークに基づく非局所奇数モデル(N$3$POM)を提案する。 ニューラルネットワークにより、N$3$POMは従来の順序回帰の解釈可能性を維持しながら柔軟性を持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.231304401179968
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes an interpretable neural network-based non-proportional odds model (N$^3$POM) for ordinal regression, where the response variable can take not only discrete but also continuous values, and the regression coefficients vary depending on the predicting ordinal response. In contrast to conventional approaches estimating the linear coefficients of regression directly from the discrete response, we train a non-linear neural network that outputs the linear coefficients by taking the response as its input. By virtue of the neural network, N$^3$POM may have flexibility while preserving the interpretability of the conventional ordinal regression. We show a sufficient condition so that the predicted conditional cumulative probability~(CCP) satisfies the monotonicity constraint locally over a user-specified region in the covariate space; we also provide a monotonicity-preserving stochastic (MPS) algorithm for training the neural network adequately.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,順序回帰に対して,応答変数が離散値だけでなく連続値も取り込むことができ,回帰係数は予測順序応答によって異なる,解釈可能なニューラルネットワークに基づく非比例オッズモデル(n$^3$pom)を提案する。 離散応答から直接回帰の線形係数を推定する従来の手法とは対照的に,応答を入力として線形係数を出力する非線形ニューラルネットワークを訓練する。 ニューラルネットワークにより、N$^3$POMは従来の順序回帰の解釈可能性を維持しながら柔軟性を持つ。 予測条件累積確率~(CCP)が共変量空間のユーザ指定領域上で局所的に単調性制約を満たすような十分条件を示すとともに、ニューラルネットワークを適切にトレーニングするための単調性保存確率(MPS)アルゴリズムも提供する。

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