論文の概要: Correlation and Unintended Biases on Univariate and Multivariate Decision Trees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01884v1
• Date: Mon, 4 Dec 2023 13:33:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 15:01:22.085175
• Title: Correlation and Unintended Biases on Univariate and Multivariate Decision Trees
• Title（参考訳）: 一変量および多変量決定木の相関と意図しないバイアス
• Authors: Mattia Setzu and Salvatore Ruggieri
• Abstract要約: 決定木はアクセス可能で、解釈可能で、優れた分類モデルである。 我々は、軸パラレル超平面を介して分割関数を分割する単変数DTと、代わりに超平面を介して分割する多変数DTの2つのファミリを対比する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.03214643036954
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Decision Trees are accessible, interpretable, and well-performing classification models. A plethora of variants with increasing expressiveness has been proposed in the last forty years. We contrast the two families of univariate DTs, whose split functions partition data through axis-parallel hyperplanes, and multivariate DTs, whose splits instead partition data through oblique hyperplanes. The latter include the former, hence multivariate DTs are in principle more powerful. Surprisingly enough, however, univariate DTs consistently show comparable performances in the literature. We analyze the reasons behind this, both with synthetic and real-world benchmark datasets. Our research questions test whether the pre-processing phase of removing correlation among features in datasets has an impact on the relative performances of univariate vs multivariate DTs. We find that existing benchmark datasets are likely biased towards favoring univariate DTs.
• Abstract（参考訳）: 決定木はアクセス可能で、解釈可能で、優れた分類モデルである。 表現力の増大を伴う多くの変種が過去40年間に提案されている。 我々は、軸パラレル超平面で分割関数を分割する単変数DTと、斜め超平面で分割する多変数DTの2つのファミリを対比する。 後者は前者を含むため、多変量DTは原則としてより強力である。 しかし驚くべきことに、単変量DTは文学における同等のパフォーマンスを一貫して示している。 合成および実世界のベンチマークデータセットの両方で、この背景にある理由を分析します。 本研究は,データセットの特徴間の相関を除去する前処理フェーズが単変量と多変量DTの相対的性能に与える影響を検証した。 既存のベンチマークデータセットは、単変量DTを支持する傾向にある。

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