論文の概要: Interpretable classifiers for tabular data via discretization and feature selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05680v1
• Date: Thu, 8 Feb 2024 13:58:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-09 14:54:37.079968
• Title: Interpretable classifiers for tabular data via discretization and feature selection
• Title（参考訳）: 離散化と特徴選択による表データ解釈可能な分類器
• Authors: Reijo Jaakkola, Tomi Janhunen, Antti Kuusisto, Masood Feyzbakhsh Rankooh, Miikka Vilander
• Abstract要約: 表データから人間の解釈可能かつ正確な分類器を即座に計算する手法を提案する。 提案手法は14の実験により実証され,ランダム林,XGBoost,および文献における同じデータセットに対する既存の結果と主に類似したアキュラシーによる結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.445953630612019
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a method for computing immediately human interpretable yet accurate classifiers from tabular data. The classifiers obtained are short DNF-formulas, computed via first discretizing the original data to Boolean form and then using feature selection coupled with a very fast algorithm for producing the best possible Boolean classifier for the setting. We demonstrate the approach via 14 experiments, obtaining results with accuracies mainly similar to ones obtained via random forests, XGBoost, and existing results for the same datasets in the literature. In several cases, our approach in fact outperforms the reference results in relation to accuracy, even though the main objective of our study is the immediate interpretability of our classifiers. We also prove a new result on the probability that the classifier we obtain from real-life data corresponds to the ideally best classifier with respect to the background distribution the data comes from.
• Abstract（参考訳）: 表データから人間の解釈可能かつ正確な分類器を即座に計算する手法を提案する。 得られた分類器は短いdnf形式であり、まず元のデータをブール形式に識別し、次に特徴の選択と非常に高速なアルゴリズムを組み合わせることで設定に最適なブール分類器を生成する。 この手法を14の実験で実証し,ランダム林,xgboost,および文献中の同じデータセットに対する既存の結果とよく似た精度で結果を得た。 いくつかのケースでは,本研究の目的が分類器の即時解釈性であるにもかかわらず,本手法は正確性に関する基準結果を上回っています。 また,実生活データから得られた分類器が,データが生み出す背景分布に関して理想的最良分類器に対応する確率について,新たな結果を示す。

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