論文の概要: Parallel Coordinates for Discovery of Interpretable Machine Learning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18434v2
• Date: Sun, 26 Nov 2023 02:06:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 15:56:35.252956
• Title: Parallel Coordinates for Discovery of Interpretable Machine Learning Models
• Title（参考訳）: 解釈可能な機械学習モデル発見のための並列座標
• Authors: Dustin Hayes, Boris Kovalerchuk
• Abstract要約: この研究は、並列座標における視覚的知識発見を用いて、解釈可能な機械学習の手法を前進させる。 提案したデータ分類アルゴリズムであるHyperでは,混合ハイパーブロックと純粋なハイパーブロックを用いることが提案されている。 エンドユーザーがハイパーブロックを見つけて観察する能力と、パターンを明確にするためのサイドバイサイドの可視化能力は、ハイパーブロック技術とハイパーアルゴリズムの大きな利点である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4809730725241597
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work uses visual knowledge discovery in parallel coordinates to advance methods of interpretable machine learning. The graphic data representation in parallel coordinates made the concepts of hypercubes and hyperblocks (HBs) simple to understand for end users. It is suggested to use mixed and pure hyperblocks in the proposed data classifier algorithm Hyper. It is shown that Hyper models generalize decision trees. The algorithm is presented in several settings and options to discover interactively or automatically overlapping or non-overlapping hyperblocks. Additionally, the use of hyperblocks in conjunction with language descriptions of visual patterns is demonstrated. The benchmark data from the UCI ML repository were used to evaluate the Hyper algorithm. It enabled the discovery of mixed and pure HBs evaluated using 10-fold cross validation. Connections among hyperblocks, dimension reduction and visualization have been established. The capability of end users to find and observe hyperblocks, as well as the ability of side-by-side visualizations to make patterns evident, are among major advantages ofhyperblock technology and the Hyper algorithm. A new method to visualize incomplete n-D data with missing values is proposed, while the traditional parallel coordinates do not support it. The ability of HBs to better prevent both overgeneralization and overfitting of data over decision trees is demonstrated as another benefit of the hyperblocks. The features of VisCanvas 2.0 software tool that implements Hyper technology are presented.
• Abstract（参考訳）: この研究は、並列座標における視覚的知識発見を用いて、解釈可能な機械学習の手法を前進させる。 パラレル座標によるグラフィックデータ表現は、ハイパーキューブとハイパーブロック(hbs)の概念をエンドユーザにとって分かりやすくした。 提案したデータ分類アルゴリズムであるHyperでは,混合および純粋なハイパーブロックを用いることが提案されている。 ハイパーモデルは決定木を一般化する。 アルゴリズムはいくつかの設定とオプションで表示され、インタラクティブ、自動オーバーラップ、非オーバーラップのハイパーブロックを検出する。 さらに,視覚パターンの言語記述と連動してハイパーブロックの使用が実証された。 UCI MLリポジトリのベンチマークデータは、Hyperアルゴリズムを評価するために使用された。 これにより、10倍のクロスバリデーションを用いて評価した混合HBと純粋なHBの発見が可能となった。 ハイパーブロック間の接続、次元縮小、可視化が確立されている。 エンドユーザーがハイパーブロックを見つけて観察する能力と、パターンを明確にするためのサイドバイサイドの可視化能力は、ハイパーブロック技術とハイパーアルゴリズムの大きな利点である。 従来の並列座標ではサポートされていないが,不完全なn-Dデータを不完全な値で可視化する新しい手法を提案する。 HBが決定木上のデータの過一般化と過適合の両方を防止できる能力は、ハイパーブロックの別の利点として示される。 ハイパーテクノロジーを実装するviscanvas 2.0ソフトウェアツールの特徴を紹介する。

関連論文リスト

• Hyper-YOLO: When Visual Object Detection Meets Hypergraph Computation [74.65906322148997]
  本稿では,画像特徴量間の複雑な高次相関を捉えるためにハイパーグラフ計算を統合する新しいオブジェクト検出手法を提案する。 Hyper-YOLOは、高度なYOLOv8-NとYOLOv9Tを12%のtextval$と9%のAPMoonLabの改善で大幅に上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-09T01:21:15Z)
• Hyperbolic Delaunay Geometric Alignment [52.835250875177756]
  双曲空間におけるデータセットの比較のための類似度スコアを提案する。 中心となる考え方は、与えられた集合をまたいだデータポイントを接続する双曲デラウネーグラフのエッジを数えることである。 人工および実生活の生物学的データに関する実証的研究を行い、HyperDGAが集合間の古典的距離の双曲バージョンより優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-12T17:14:58Z)
• Hyperedge Interaction-aware Hypergraph Neural Network [11.359757898963284]
  HeIHNNはハイパーエッジインタラクションを意識したハイパーグラフニューラルネットワークである。 本稿では,ハイパーエッジとノード間の情報フローを向上させる新しいメカニズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-28T07:05:30Z)
• Hypergraph Transformer for Semi-Supervised Classification [50.92027313775934]
  我々は新しいハイパーグラフ学習フレームワークHyperGraph Transformer(HyperGT)を提案する。 HyperGTはTransformerベースのニューラルネットワークアーキテクチャを使用して、すべてのノードとハイパーエッジのグローバル相関を効果的に検討する。 局所接続パターンを保ちながら、グローバルな相互作用を効果的に組み込むことで、包括的なハイパーグラフ表現学習を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-18T17:50:52Z)
• Enhancing Hyperedge Prediction with Context-Aware Self-Supervised Learning [64.46188414653204]
  我々は新しいハイパーエッジ予測フレームワーク(CASH)を提案する。 CASHは、コンテキスト認識ノードアグリゲーションを用いて、(C1)ハイパーエッジの各ノード間の複雑な関係をキャプチャし、(2)ハイパーエッジ予測のコンテキストにおける自己教師付きコントラスト学習を行い、(C2)ハイパーグラフ表現を強化する。 6つの実世界のハイパーグラフの実験により、CASHはハイパーエッジ予測の精度で競合する全ての手法を一貫して上回っていることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-11T20:06:00Z)
• Adaptive Neural Message Passing for Inductive Learning on Hypergraphs [21.606287447052757]
  本稿では,新しいハイパーグラフ学習フレームワークHyperMSGを紹介する。 各ノードの次数集中度に関連する注意重みを学習することで、データとタスクに適応する。 堅牢で、幅広いタスクやデータセットで最先端のハイパーグラフ学習手法より優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-22T12:24:02Z)
• HyperNP: Interactive Visual Exploration of Multidimensional Projection Hyperparameters [61.354362652006834]
  HyperNPは、ニューラルネットワーク近似をトレーニングすることで、プロジェクションメソッドをリアルタイムにインタラクティブに探索できるスケーラブルな方法である。 我々は3つのデータセット間でのHyperNPの性能を,性能と速度の観点から評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-25T17:28:14Z)
• Discovering Interpretable Machine Learning Models in Parallel Coordinates [9.13755431537592]
  ハイパーキューブとハイパーブロックの概念は、並列座標の視覚的形式においてエンドユーザーが容易に理解できるように使用される。 混合および純超ブロック(HBs)を用いた分類のためのハイパーアルゴリズムを提案し,対話的にかつ自動的に超ブロックを発見する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-14T15:01:53Z)
• Learning Multi-Granular Hypergraphs for Video-Based Person Re-Identification [110.52328716130022]
  ビデオベースの人物識別(re-ID)はコンピュータビジョンにおいて重要な研究課題である。 MGH(Multi-Granular Hypergraph)という新しいグラフベースのフレームワークを提案する。 MARSの90.0%のトップ-1精度はMGHを用いて達成され、最先端のスキームよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-30T11:20:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。