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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06777v4
• Date: Fri, 1 Sep 2023 19:45:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 04:45:28.231919
• Title: Improving the Validity of Decision Trees as Explanations
• Title（参考訳）: 説明としての決定木の有効性の向上
• Authors: Jiri Nemecek and Tomas Pevny and Jakub Marecek
• Abstract要約: 精度が不均衡な決定木は誤解を招く説明を与えることができる。 葉ノード間の最大誤分類誤差を最小限に抑えるために,浅い木を訓練する。 葉が伸びた浅葉樹の全体的な統計性能は、古典的手法を用いて訓練された無限深度の決定木により改善される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7624021966289596
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In classification and forecasting with tabular data, one often utilizes tree-based models. Those 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. Decision trees containing leaves with unbalanced accuracy can provide misleading explanations. Low-accuracy leaves give less valid explanations, which could be interpreted as unfairness among explanations. Here, we train a shallow tree with the objective of minimizing the maximum misclassification error across each leaf node. Then, we extend each leaf with a separate tree-based model. The shallow tree provides a global explanation, while the overall statistical performance of the shallow tree with extended leaves 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。 これらは、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。 不均衡な精度の葉を含む決定木は、誤解を招く説明を与えることができる。 低精度の葉は妥当な説明をしておらず、説明の間で不公平と解釈できる。 ここでは,葉ノード毎の最大誤分類誤差を最小化するために,浅い木を訓練する。 次に、各葉を別の木ベースモデルで拡張する。 浅い木はグローバルな説明を提供する一方、葉が伸びた浅い木の全体的な統計性能は、古典的な方法(例えばCART)で訓練された無限の深さの決定木で改善され、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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