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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17823v4
• Date: Mon, 11 Mar 2024 23:28:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 02:26:00.527823
• Title: An interpretable neural network-based non-proportional odds model for ordinal regression
• Title（参考訳）: 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確率オッズモデル
• Authors: Akifumi Okuno, Kazuharu Harada
• Abstract要約: 本研究では,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。 N$3$POMは、正規回帰に対する従来のアプローチとはいくつかの点で異なる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0277213703725767
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study proposes an interpretable neural network-based non-proportional odds model (N$^3$POM) for ordinal regression. N$^3$POM is different from conventional approaches to ordinal regression with non-proportional models in several ways: (1) N$^3$POM is defined for both continuous and discrete responses, whereas standard methods typically treat the ordered continuous variables as if they are discrete, (2) instead of estimating response-dependent finite-dimensional coefficients of linear models from discrete responses as is done in conventional approaches, we train a non-linear neural network to serve as a coefficient function. Thanks to the neural network, N$^3$POM offers flexibility while preserving the interpretability of conventional ordinal regression. We establish a sufficient condition under which the predicted conditional cumulative probability locally satisfies the monotonicity constraint over a user-specified region in the covariate space. Additionally, we provide a monotonicity-preserving stochastic (MPS) algorithm for effectively training the neural network. We apply N$^3$POM to several real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,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確率オッズモデル(n$^3$pom)を提案する。 N$^3$POM is different from conventional approaches to ordinal regression with non-proportional models in several ways: (1) N$^3$POM is defined for both continuous and discrete responses, whereas standard methods typically treat the ordered continuous variables as if they are discrete, (2) instead of estimating response-dependent finite-dimensional coefficients of linear models from discrete responses as is done in conventional approaches, we train a non-linear neural network to serve as a coefficient function. ニューラルネットワークのおかげで、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提供する。 予測条件累積確率が共変量空間におけるユーザ特定領域上の単調性制約を局所的に満足する十分条件を確立する。 さらに、ニューラルネットワークを効果的に訓練するための単調性保存確率(MPS)アルゴリズムを提供する。 いくつかの実世界のデータセットにN$^3$POMを適用する。

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