論文の概要: Decision Predicate Graphs: Enhancing Interpretability in Tree Ensembles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02942v1
- Date: Wed, 3 Apr 2024 12:38:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-05 18:54:31.548347
- Title: Decision Predicate Graphs: Enhancing Interpretability in Tree Ensembles
- Title（参考訳）: 決定述語グラフ:木アンサンブルの解釈可能性を高める
- Authors: Leonardo Arrighi, Luca Pennella, Gabriel Marques Tavares, Sylvio Barbon Junior,
- Abstract要約: Decision Predicate Graph (DPG)は、木に基づくアンサンブルモデルと学習データセットの詳細をキャプチャするグラフ構造である。
DPGはモデルにさらに定量的な洞察を与え、可視化技術を補完し、問題空間の記述を拡張する。
実証実験は、従来のベンチマークや複雑な分類シナリオに対処する上で、DSGの可能性を実証している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6021728114882514
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Understanding the decisions of tree-based ensembles and their relationships is pivotal for machine learning model interpretation. Recent attempts to mitigate the human-in-the-loop interpretation challenge have explored the extraction of the decision structure underlying the model taking advantage of graph simplification and path emphasis. However, while these efforts enhance the visualisation experience, they may either result in a visually complex representation or compromise the interpretability of the original ensemble model. In addressing this challenge, especially in complex scenarios, we introduce the Decision Predicate Graph (DPG) as a model-agnostic tool to provide a global interpretation of the model. DPG is a graph structure that captures the tree-based ensemble model and learned dataset details, preserving the relations among features, logical decisions, and predictions towards emphasising insightful points. Leveraging well-known graph theory concepts, such as the notions of centrality and community, DPG offers additional quantitative insights into the model, complementing visualisation techniques, expanding the problem space descriptions, and offering diverse possibilities for extensions. Empirical experiments demonstrate the potential of DPG in addressing traditional benchmarks and complex classification scenarios.
- Abstract（参考訳）: 木に基づくアンサンブルの判断とその関係を理解することは、機械学習モデルの解釈において重要である。
近年,人間のループ解釈の課題を緩和する試みとして,グラフの単純化と経路強調を生かしたモデルに基づく決定構造の抽出について検討している。
しかしながら、これらの取り組みは視覚的体験を高める一方で、視覚的に複雑な表現をもたらすか、オリジナルのアンサンブルモデルの解釈可能性を妨げる可能性がある。
この課題に対処するために、特に複雑なシナリオにおいて、モデルのグローバルな解釈を提供するためのモデルに依存しないツールとして、決定述語グラフ(DPG)を導入します。
DPGは、木に基づくアンサンブルモデルをキャプチャし、データセットの詳細を学習し、特徴間の関係、論理的決定、洞察力のある点を強調するための予測を保持するグラフ構造である。
中心性とコミュニティの概念のようなよく知られたグラフ理論の概念を活用して、DSGはモデルに対するさらなる定量的洞察を提供し、可視化技術を補完し、問題空間の記述を拡張し、拡張のための様々な可能性を提供する。
実証実験は、従来のベンチマークや複雑な分類シナリオに対処する上で、DSGの可能性を実証している。
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