論文の概要: Explainable Machine Learning for Categorical and Mixed Data with
Lossless Visualization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18437v1
- Date: Mon, 29 May 2023 00:41:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-31 21:03:56.840322
- Title: Explainable Machine Learning for Categorical and Mixed Data with
Lossless Visualization
- Title（参考訳）: 無損失可視化を用いた分類・混合データの説明可能な機械学習
- Authors: Boris Kovalerchuk, Elijah McCoy
- Abstract要約: 本研究では、混合データ型を分類し、機械学習におけるそれらの重要な役割を分析する。
混合データ上での視覚的データ探索による混合データ上でのMLアルゴリズムのすべての内部操作の解釈可能性を高めるツールキットを提案する。
カテゴリーデータを用いた説明可能なルール生成のための新しい逐次ルール生成(SRG)アルゴリズムを提案し,複数の計算実験で評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.005458308454871
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Building accurate and interpretable Machine Learning (ML) models for
heterogeneous/mixed data is a long-standing challenge for algorithms designed
for numeric data. This work focuses on developing numeric coding schemes for
non-numeric attributes for ML algorithms to support accurate and explainable ML
models, methods for lossless visualization of n-D non-numeric categorical data
with visual rule discovery in these visualizations, and accurate and
explainable ML models for categorical data. This study proposes a
classification of mixed data types and analyzes their important role in Machine
Learning. It presents a toolkit for enforcing interpretability of all internal
operations of ML algorithms on mixed data with a visual data exploration on
mixed data. A new Sequential Rule Generation (SRG) algorithm for explainable
rule generation with categorical data is proposed and successfully evaluated in
multiple computational experiments. This work is one of the steps to the full
scope ML algorithms for mixed data supported by lossless visualization of n-D
data in General Line Coordinates beyond Parallel Coordinates.
- Abstract（参考訳）: 不均一/混合データのための正確で解釈可能な機械学習(ML)モデルの構築は、数値データ用に設計されたアルゴリズムの長年にわたる課題である。
この研究は、正確で説明可能なMLモデルをサポートするMLアルゴリズムの非数値属性のための数値符号化スキーム、これらの視覚化における視覚的ルール発見を伴うn-D非数値分類データの無意味な可視化方法、そして分類データのための正確で説明可能なMLモデルの開発に焦点を当てる。
本研究では、混合データ型を分類し、機械学習におけるそれらの重要な役割を分析する。
混合データ上での視覚的データ探索により、MLアルゴリズムのすべての内部操作の解釈可能性を高めるツールキットを提供する。
カテゴリーデータを用いた説明可能なルール生成のための新しい逐次ルール生成(SRG)アルゴリズムを提案し,複数の計算実験で評価した。
この研究は、Parallel Coordinatesを超えたGeneral Line Coordinatesにおけるn-Dデータのロスレス可視化をサポートする混合データのための全スコープMLアルゴリズムのステップの1つである。
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