論文の概要: Learning a Decision Tree Algorithm with Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03774v2
• Date: Fri, 23 Aug 2024 19:56:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 00:26:06.571799
• Title: Learning a Decision Tree Algorithm with Transformers
• Title（参考訳）: 変圧器を用いた決定木アルゴリズムの学習
• Authors: Yufan Zhuang, Liyuan Liu, Chandan Singh, Jingbo Shang, Jianfeng Gao,
• Abstract要約: メタ学習によってトレーニングされたトランスフォーマーベースのモデルであるMetaTreeを導入し、強力な決定木を直接生成する。 我々は、多くのデータセットに欲求決定木とグローバルに最適化された決定木の両方を適合させ、MetaTreeを訓練して、強力な一般化性能を実現する木のみを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.96920867382859
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Decision trees are renowned for their ability to achieve high predictive performance while remaining interpretable, especially on tabular data. Traditionally, they are constructed through recursive algorithms, where they partition the data at every node in a tree. However, identifying a good partition is challenging, as decision trees optimized for local segments may not yield global generalization. To address this, we introduce MetaTree, a transformer-based model trained via meta-learning to directly produce strong decision trees. Specifically, we fit both greedy decision trees and globally optimized decision trees on a large number of datasets, and train MetaTree to produce only the trees that achieve strong generalization performance. This training enables MetaTree to emulate these algorithms and intelligently adapt its strategy according to the context, thereby achieving superior generalization performance.
• Abstract（参考訳）: 決定木は、特に表データにおいて、解釈可能なまま高い予測性能を達成する能力で有名である。 伝統的に、それらは再帰的なアルゴリズムによって構築され、ツリーの各ノードでデータを分割する。 しかし、局所セグメントに最適化された決定木がグローバルな一般化をもたらすことはないため、良い分割を特定することは困難である。 メタ学習によってトレーニングされたトランスフォーマーベースのモデルであるMetaTreeを導入し、強力な決定木を直接生成する。 具体的には、グリージーな決定木とグローバルに最適化された決定木を多数のデータセットに適合させ、MetaTreeをトレーニングして、強力な一般化性能を実現する木のみを生成する。 このトレーニングにより、MetaTreeはこれらのアルゴリズムをエミュレートし、コンテキストに応じてその戦略をインテリジェントに適応し、より優れた一般化性能を実現することができる。

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