論文の概要: Deciphering AutoML Ensembles: cattleia's Assistance in Decision-Making
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12664v1
- Date: Tue, 19 Mar 2024 11:56:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-20 14:23:34.346128
- Title: Deciphering AutoML Ensembles: cattleia's Assistance in Decision-Making
- Title（参考訳）: 自動MLアンサンブルの解読:牛の意思決定支援
- Authors: Anna Kozak, Dominik Kędzierski, Jakub Piwko, Malwina Wojewoda, Katarzyna Woźnica,
- Abstract要約: Cattleiaは、回帰、マルチクラス、バイナリ分類タスクのアンサンブルを解読するアプリケーションである。
Auto-Sklearn、AutoGluon、FLAMLという3つのAutoMLパッケージで構築されたモデルで動作する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In many applications, model ensembling proves to be better than a single predictive model. Hence, it is the most common post-processing technique in Automated Machine Learning (AutoML). The most popular frameworks use ensembles at the expense of reducing the interpretability of the final models. In our work, we propose cattleia - an application that deciphers the ensembles for regression, multiclass, and binary classification tasks. This tool works with models built by three AutoML packages: auto-sklearn, AutoGluon, and FLAML. The given ensemble is analyzed from different perspectives. We conduct a predictive performance investigation through evaluation metrics of the ensemble and its component models. We extend the validation perspective by introducing new measures to assess the diversity and complementarity of the model predictions. Moreover, we apply explainable artificial intelligence (XAI) techniques to examine the importance of variables. Summarizing obtained insights, we can investigate and adjust the weights with a modification tool to tune the ensemble in the desired way. The application provides the aforementioned aspects through dedicated interactive visualizations, making it accessible to a diverse audience. We believe the cattleia can support users in decision-making and deepen the comprehension of AutoML frameworks.
- Abstract（参考訳）: 多くのアプリケーションにおいて、モデルアンサンブルは単一の予測モデルよりも優れていることが証明されている。
したがって、これはAutomated Machine Learning (AutoML)において最も一般的な後処理技術である。
最も人気のあるフレームワークは、最終モデルの解釈可能性を減らすためにアンサンブルを使用する。
私たちの研究では、回帰、マルチクラス、バイナリ分類タスクのアンサンブルを解読するアプリケーションとして、牛飼いを提案する。
このツールは、Auto-sklearn、AutoGluon、FLAMLという3つのAutoMLパッケージによって構築されたモデルで動作する。
与えられたアンサンブルは異なる視点から分析される。
我々は,アンサンブルとそのコンポーネントモデルの評価指標を用いて,予測性能調査を行う。
モデル予測の多様性と相補性を評価するための新しい尺度を導入することで、検証の視点を広げる。
さらに、変数の重要性を検討するために、説明可能な人工知能(XAI)技術を適用した。
得られた知見を要約すると、所望の方法でアンサンブルを調整するための修正ツールを用いて重みを調査・調整することができる。
このアプリケーションは、専用のインタラクティブな可視化を通じて上記の側面を提供し、多様なオーディエンスにアクセスできる。
私たちは、この牛飼いが意思決定のユーザを支援し、AutoMLフレームワークの理解を深めることができると信じています。
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