論文の概要: Subgroup Analysis via Model-based Rule Forest

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15057v1
• Date: Tue, 27 Aug 2024 13:40:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 13:43:53.387861
• Title: Subgroup Analysis via Model-based Rule Forest
• Title（参考訳）: モデルに基づくルールフォレストによるサブグループ分析
• Authors: I-Ling Cheng, Chan Hsu, Chantung Ku, Pei-Ju Lee, Yihuang Kang,
• Abstract要約: モデルベースDeep Rule Forests (mobDRF)は、データから透明なモデルを抽出するために設計された解釈可能な表現学習アルゴリズムである。 高齢者の認知機能低下の要因を明らかにするためにmobDRFを適用し,サブグループ分析と局所モデル最適化の有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning models are often criticized for their black-box nature, raising concerns about their applicability in critical decision-making scenarios. Consequently, there is a growing demand for interpretable models in such contexts. In this study, we introduce Model-based Deep Rule Forests (mobDRF), an interpretable representation learning algorithm designed to extract transparent models from data. By leveraging IF-THEN rules with multi-level logic expressions, mobDRF enhances the interpretability of existing models without compromising accuracy. We apply mobDRF to identify key risk factors for cognitive decline in an elderly population, demonstrating its effectiveness in subgroup analysis and local model optimization. Our method offers a promising solution for developing trustworthy and interpretable machine learning models, particularly valuable in fields like healthcare, where understanding differential effects across patient subgroups can lead to more personalized and effective treatments.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルはブラックボックスの性質からしばしば批判され、批判的な意思決定シナリオにおける適用性に対する懸念を提起する。 結果として、そのような文脈で解釈可能なモデルに対する需要が高まっている。 本研究では,データから透明なモデルを抽出するための解釈可能な表現学習アルゴリズムであるモデルベースDeep Rule Forests(mobDRF)を紹介する。 IF-THENルールを多レベル論理式に活用することにより、mobDRFは精度を損なうことなく既存のモデルの解釈可能性を高める。 高齢者の認知機能低下の要因を明らかにするためにmobDRFを適用し,サブグループ分析と局所モデル最適化の有効性を実証した。 本手法は,患者サブグループ間での差分効果の理解が,よりパーソナライズされ,効果的な治療に繋がる医療などの分野で,信頼性と解釈可能な機械学習モデルを開発する上で有望なソリューションを提供する。

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