論文の概要: ODTlearn: A Package for Learning Optimal Decision Trees for Prediction and Prescription

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15691v3
• Date: Sat, 30 Aug 2025 18:47:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-03 20:08:26.074664
• Title: ODTlearn: A Package for Learning Optimal Decision Trees for Prediction and Prescription
• Title（参考訳）: ODTlearn: 予測と処方のための最適な決定木を学習するためのパッケージ
• Authors: Patrick Vossler, Sina Aghaei, Nathan Justin, Nathanael Jo, Andrés Gómez, Phebe Vayanos,
• Abstract要約: ODTLearnは、最適な決定木を学ぶためのオープンソースのPythonパッケージである。 高精度な予測と規範的なタスクに最適な決定木を学習する方法を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.150527543175133
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: ODTLearn is an open-source Python package that provides methods for learning optimal decision trees for high-stakes predictive and prescriptive tasks based on the mixed-integer optimization (MIO) framework proposed in (Aghaei et al., 2021) and several of its extensions. The current version of the package provides implementations for learning optimal classification trees, optimal fair classification trees, optimal classification trees robust to distribution shifts, and optimal prescriptive trees from observational data. We have designed the package to be easy to maintain and extend as new optimal decision tree problem classes, reformulation strategies, and solution algorithms are introduced. To this end, the package follows object-oriented design principles and supports both commercial (Gurobi) and open source (COIN-OR branch and cut) solvers. The package documentation and an extensive user guide can be found at https://d3m-research-group.github.io/odtlearn/. Additionally, users can view the package source code and submit feature requests and bug reports by visiting https://github.com/D3M-Research-Group/odtlearn.
• Abstract（参考訳）: ODTLearnはオープンソースのPythonパッケージで、(Aghaei et al , 2021)で提案されているMIO(mixed-integer Optimization)フレームワークといくつかの拡張をベースにした、ハイテイクな予測および規範的なタスクのための最適な決定木を学習する方法を提供する。 パッケージの現行バージョンでは、最適分類木、最適公正分類木、分布シフトに頑健な最適分類木、観測データから最適規範木を学習するための実装を提供している。 我々は,新たな最適決定木問題クラス,改革戦略,ソリューションアルゴリズムを導入して,メンテナンスや拡張が容易なパッケージを設計した。 この目的のために、パッケージはオブジェクト指向の設計原則に従い、商用(Gurobi)とオープンソース(COIN-ORブランチとカット)の2つをサポートする。 パッケージドキュメンテーションと広範なユーザーガイドはhttps://d3m-research-group.github.io/odtlearn/にある。 さらに、パッケージのソースコードを閲覧したり、https://github.com/D3M-Research-Group/odtlearn.comを訪れて機能要求やバグレポートを提出することも可能だ。

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