論文の概要: Probabilistic Truly Unordered Rule Sets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09918v1
• Date: Thu, 18 Jan 2024 12:03:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-19 17:00:41.747692
• Title: Probabilistic Truly Unordered Rule Sets
• Title（参考訳）: 確率的真順序規則集合
• Authors: Lincen Yang, Matthijs van Leeuwen
• Abstract要約: 真に順序のない規則集合に対するTURSを提案する。 我々はルールセットの確率的特性を利用して、類似した確率的出力を持つ場合のみ規則が重複することを許すという直観を生かしている。 我々は,幅広いルールベースの手法に対してベンチマークを行い,モデルの複雑さを低くし,高い競争力のある予測性能を持つルールセットを学習できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.169915659794567
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Rule set learning has recently been frequently revisited because of its interpretability. Existing methods have several shortcomings though. First, most existing methods impose orders among rules, either explicitly or implicitly, which makes the models less comprehensible. Second, due to the difficulty of handling conflicts caused by overlaps (i.e., instances covered by multiple rules), existing methods often do not consider probabilistic rules. Third, learning classification rules for multi-class target is understudied, as most existing methods focus on binary classification or multi-class classification via the ``one-versus-rest" approach. To address these shortcomings, we propose TURS, for Truly Unordered Rule Sets. To resolve conflicts caused by overlapping rules, we propose a novel model that exploits the probabilistic properties of our rule sets, with the intuition of only allowing rules to overlap if they have similar probabilistic outputs. We next formalize the problem of learning a TURS model based on the MDL principle and develop a carefully designed heuristic algorithm. We benchmark against a wide range of rule-based methods and demonstrate that our method learns rule sets that have lower model complexity and highly competitive predictive performance. In addition, we empirically show that rules in our model are empirically ``independent" and hence truly unordered.
• Abstract（参考訳）: ルールセット学習は、その解釈可能性のために最近頻繁に再検討されている。 既存の方法にはいくつかの欠点がある。 まず、既存のほとんどのメソッドは、明示的にも暗黙的にもルール間の順序を課すため、モデルは理解しにくくなります。 第二に、重複(例えば複数のルールでカバーされたインスタンス)による競合を扱うのが難しいため、既存のメソッドは確率的ルールを考慮しないことが多い。 Third, learning classification rules for multi-class target is understudied, as most existing methods focus on binary classification or multi-class classification via the ``one-versus-rest" approach. To address these shortcomings, we propose TURS, for Truly Unordered Rule Sets. To resolve conflicts caused by overlapping rules, we propose a novel model that exploits the probabilistic properties of our rule sets, with the intuition of only allowing rules to overlap if they have similar probabilistic outputs. We next formalize the problem of learning a TURS model based on the MDL principle and develop a carefully designed heuristic algorithm. We benchmark against a wide range of rule-based methods and demonstrate that our method learns rule sets that have lower model complexity and highly competitive predictive performance. In addition, we empirically show that rules in our model are empirically ``independent" and hence truly unordered.

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