論文の概要: Improving the Validitity of Decision Trees as Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06777v1
• Date: Sun, 11 Jun 2023 21:14:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 16:47:51.518103
• Title: Improving the Validitity of Decision Trees as Explanations
• Title（参考訳）: 説明としての決定木の有効性向上
• Authors: Jiri Nemecek and Tomas Pevny and Jakub Marecek
• Abstract要約: 葉ノード間の最大誤分類誤差を最小限に抑えるために,低深度木を訓練する。 次に、低深度木の各葉からさらに木ベースのモデルを停止する。 低深度木は簡単に説明できるが、低深度モデルと吊り木モデルの組み合わせによる総合的な統計性能は無限深度決定木により改善される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.220940151628734
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In classification and forecasting with tabular data, one often utilizes tree-based models. This can be competitive with deep neural networks on tabular data [cf. Grinsztajn et al., NeurIPS 2022, arXiv:2207.08815] and, under some conditions, explainable. The explainability depends on the depth of the tree and the accuracy in each leaf of the tree. Here, we train a low-depth tree with the objective of minimising the maximum misclassification error across each leaf node, and then ``suspend'' further tree-based models (e.g., trees of unlimited depth) from each leaf of the low-depth tree. The low-depth tree is easily explainable, while the overall statistical performance of the combined low-depth and suspended tree-based models improves upon decision trees of unlimited depth trained using classical methods (e.g., CART) and is comparable to state-of-the-art methods (e.g., well-tuned XGBoost).
• Abstract（参考訳）: 表データによる分類と予測では、しばしば木に基づくモデルを用いる。 これは、グラフデータ(cf. Grinsztajn et al., NeurIPS 2022, arXiv:2207.08815]上のディープニューラルネットワークと競合し、いくつかの条件下では説明可能である。 説明性は木の深さと木の葉の精度に依存する。 ここでは,葉ノード毎の最大誤分類誤差を最小化することを目的として,低深度木を訓練し,低深度木の各葉からさらに「スペンド」を木ベースモデル(例えば,無限深さ木)とする。 低深度木は簡単に説明できるが、低深度モデルと吊り木モデルの組み合わせによる全体的な統計性能は、古典的手法(例えばCART)を用いて訓練された無限深度の決定木に改善され、最先端の手法(例えば、よく訓練されたXGBoost)に匹敵する。

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