論文の概要: Improving Stability in Decision Tree Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17299v1
- Date: Fri, 26 May 2023 23:00:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-30 20:32:22.801445
- Title: Improving Stability in Decision Tree Models
- Title（参考訳）: 決定木モデルの安定性向上
- Authors: Dimitris Bertsimas, Vassilis Digalakis Jr
- Abstract要約: 我々は、現実世界の医療応用のレンズを通して、決定ツリーモデルの安定化に向けて一歩前進する。
決定木に新たな距離測定基準を導入し,木質の安定性を判定する。
本稿では,安定な決定木を訓練するための新しい手法を提案し,決定木モデルに固有のトレードオフの存在について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7565501074323224
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Owing to their inherently interpretable structure, decision trees are
commonly used in applications where interpretability is essential. Recent work
has focused on improving various aspects of decision trees, including their
predictive power and robustness; however, their instability, albeit
well-documented, has been addressed to a lesser extent. In this paper, we take
a step towards the stabilization of decision tree models through the lens of
real-world health care applications due to the relevance of stability and
interpretability in this space. We introduce a new distance metric for decision
trees and use it to determine a tree's level of stability. We propose a novel
methodology to train stable decision trees and investigate the existence of
trade-offs that are inherent to decision tree models - including between
stability, predictive power, and interpretability. We demonstrate the value of
the proposed methodology through an extensive quantitative and qualitative
analysis of six case studies from real-world health care applications, and we
show that, on average, with a small 4.6% decrease in predictive power, we gain
a significant 38% improvement in the model's stability.
- Abstract（参考訳）: 本質的に解釈可能な構造のため、決定木は解釈可能性が不可欠であるアプリケーションで一般的に使用される。
最近の研究は、予測力や頑健さなど、決定木の様々な側面の改善に重点を置いているが、その不安定さは文書化されているものの、ある程度は解決されていない。
本稿では、この空間における安定性と解釈可能性の関連性から、実世界の医療応用のレンズによる決定ツリーモデルの安定化に向けた一歩を踏み出す。
我々は、決定木に対する新しい距離計量を導入し、それを用いて木の安定性のレベルを決定する。
我々は,安定決定木を訓練し,安定度,予測力,解釈可能性など,決定木モデルに固有のトレードオフが存在するかを調べる新しい手法を提案する。
提案手法の価値は,現実の医療応用から得られた6つのケーススタディを定量的に定性的に分析することで実証し,平均して予測力は4.6%減少し,モデルの安定性は38%向上したことを示す。
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