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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06777v5
• Date: Tue, 4 Jun 2024 10:09:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 14:26:34.287806
• 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, Tomas Pevny, 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,浅い木を訓練する。 浅い木の全体的な統計性能は最先端の手法に匹敵する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.457872341625575
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• 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 and, under some conditions, explainable. The explainability depends on the depth of the tree and the accuracy in each leaf of the tree. We point out that 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 subgroups utilizing these explanations. Here, we train a shallow tree with the objective of minimizing the maximum misclassification error across all leaf nodes. The shallow tree provides a global explanation, while the overall statistical performance of the shallow tree can become comparable to state-of-the-art methods (e.g., well-tuned XGBoost) by extending the leaves with further models.
• 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利用する。 これらは、表データ上のディープニューラルネットワークと競合し、ある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。 葉を不均衡に含む決定木は誤解を招く可能性があると指摘する。 低精度の葉は妥当性の低い説明を与えるが、これはこれらの説明を利用する部分群の間で不公平であると解釈できる。 ここでは、すべての葉ノードにおける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。 浅い木は世界的説明を提供するが、浅い木の全体的な統計性能は、葉をさらなるモデルで拡張することで最先端の方法(例えば、よく調整されたXGBoost)に匹敵する。

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