論文の概要: A survey and taxonomy of methods interpreting random forest models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12759v1
• Date: Wed, 17 Jul 2024 17:33:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 16:06:20.175916
• Title: A survey and taxonomy of methods interpreting random forest models
• Title（参考訳）: ランダム森林モデルの解釈法に関する調査と分類
• Authors: Maissae Haddouchi, Abdelaziz Berrado,
• Abstract要約: ランダムフォレスト(RF)モデルの解釈可能性は、機械学習(ML)コミュニティへの関心が高まりつつある研究トピックである。 RF生成モデルは、多くの深い決定木のために「ブラックボックス」と見なされている。 本論文は、RF結果モデルの解釈に文献で使用される手法について、広範囲にレビューすることを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The interpretability of random forest (RF) models is a research topic of growing interest in the machine learning (ML) community. In the state of the art, RF is considered a powerful learning ensemble given its predictive performance, flexibility, and ease of use. Furthermore, the inner process of the RF model is understandable because it uses an intuitive and intelligible approach for building the RF decision tree ensemble. However, the RF resulting model is regarded as a "black box" because of its numerous deep decision trees. Gaining visibility over the entire process that induces the final decisions by exploring each decision tree is complicated, if not impossible. This complexity limits the acceptance and implementation of RF models in several fields of application. Several papers have tackled the interpretation of RF models. This paper aims to provide an extensive review of methods used in the literature to interpret RF resulting models. We have analyzed these methods and classified them based on different axes. Although this review is not exhaustive, it provides a taxonomy of various techniques that should guide users in choosing the most appropriate tools for interpreting RF models, depending on the interpretability aspects sought. It should also be valuable for researchers who aim to focus their work on the interpretability of RF or ML black boxes in general.
• Abstract（参考訳）: ランダムフォレスト(RF)モデルの解釈可能性は、機械学習(ML)コミュニティへの関心が高まりつつある研究トピックである。 現状では、RFは予測性能、柔軟性、使いやすさから、強力な学習アンサンブルと見なされている。 さらに、RF決定木アンサンブルを構築するために直感的で知的なアプローチを用いるため、RFモデルの内部プロセスは理解できる。 しかし、RF生成モデルは、多くの深い決定木のために「ブラックボックス」と見なされている。 各決定ツリーを探索することで最終決定を引き起こすプロセス全体に対する可視性を獲得することは、不可能ではないが、複雑である。 この複雑さは、いくつかの分野のアプリケーションにおけるRFモデルの受け入れと実装を制限する。 いくつかの論文がRFモデルの解釈に取り組んでいる。 本論文は、RF結果モデルの解釈に文献で使用される手法について、広範囲にレビューすることを目的とする。 我々はこれらの手法を解析し、異なる軸に基づいて分類した。 このレビューは、徹底的なものではないが、求めている解釈可能性の側面に応じて、RFモデルを解釈するための最も適切なツールを選択するようユーザに誘導する様々なテクニックの分類を提供する。 また、RFやMLのブラックボックスの解釈可能性に焦点をあてる研究者にとっても価値があるだろう。

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