論文の概要: Interpretable Decision Tree Search as a Markov Decision Process

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12701v3
• Date: Fri, 29 Mar 2024 21:06:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-02 15:34:46.271902
• Title: Interpretable Decision Tree Search as a Markov Decision Process
• Title（参考訳）: マルコフ決定過程としての解釈可能な決定木探索
• Authors: Hector Kohler, Riad Akrour, Philippe Preux,
• Abstract要約: 教師付き学習タスクに最適な決定木を見つけることは、大規模に解決する上で難しい問題である。 近年、マルコフ決定問題 (MDP) としてこの問題の枠組みを定め、深層強化学習を用いてスケーリングに取り組むことが提案されている。 そこで我々は,全ての状態に対して生成する情報理論テスト生成関数を用いて,MDPの分解能を拡大する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.530182510074983
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Finding an optimal decision tree for a supervised learning task is a challenging combinatorial problem to solve at scale. It was recently proposed to frame the problem as a Markov Decision Problem (MDP) and use deep reinforcement learning to tackle scaling. Unfortunately, these methods are not competitive with the current branch-and-bound state-of-the-art. We propose instead to scale the resolution of such MDPs using an information-theoretic tests generating function that heuristically, and dynamically for every state, limits the set of admissible test actions to a few good candidates. As a solver, we show empirically that our algorithm is at the very least competitive with branch-and-bound alternatives. As a machine learning tool, a key advantage of our approach is to solve for multiple complexity-performance trade-offs at virtually no additional cost. With such a set of solutions, a user can then select the tree that generalizes best and which has the interpretability level that best suits their needs, which no current branch-and-bound method allows.
• Abstract（参考訳）: 教師付き学習課題の最適決定木を見つけることは、大規模に解決すべき組合せ問題である。 近年、マルコフ決定問題 (MDP) としてこの問題の枠組みを定め、深層強化学習を用いてスケーリングに取り組むことが提案されている。 残念ながら、これらの手法は現在のブランチ・アンド・バウンド・オブ・ザ・アートと競合するものではない。 そこで我々は,情報理論によるテスト生成関数を用いて,全ての状態に対して動的に,許容可能なテスト動作のセットをいくつかのよい候補に限定する手法を提案する。 解法として、我々のアルゴリズムは、分岐とバウンドの代替品に対して、最も競争力が少ないことを実証的に示している。 機械学習ツールとして、私たちのアプローチの重要な利点は、複雑さとパフォーマンスのトレードオフを、事実上追加コストなしで解決することです。 このようなソリューションセットを使用することで、ユーザは、最も一般化し、ニーズに最も適した解釈可能性レベルを持つツリーを選択することができる。

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