論文の概要: DynFrs: An Efficient Framework for Machine Unlearning in Random Forest
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01588v1
- Date: Wed, 2 Oct 2024 14:20:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-04 16:54:49.188628
- Title: DynFrs: An Efficient Framework for Machine Unlearning in Random Forest
- Title（参考訳）: DynFrs: ランダムフォレストにおける機械学習のための効率的なフレームワーク
- Authors: Shurong Wang, Zhuoyang Shen, Xinbao Qiao, Tongning Zhang, Meng Zhang,
- Abstract要約: DynFrsはランダムフォレストにおける効率的な機械学習を可能にするために設計されたフレームワークである。
実験では、DynfrsをExtremely Treesに適用すると、大幅に改善される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.315324942451179
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Random Forests are widely recognized for establishing efficacy in classification and regression tasks, standing out in various domains such as medical diagnosis, finance, and personalized recommendations. These domains, however, are inherently sensitive to privacy concerns, as personal and confidential data are involved. With increasing demand for the right to be forgotten, particularly under regulations such as GDPR and CCPA, the ability to perform machine unlearning has become crucial for Random Forests. However, insufficient attention was paid to this topic, and existing approaches face difficulties in being applied to real-world scenarios. Addressing this gap, we propose the DynFrs framework designed to enable efficient machine unlearning in Random Forests while preserving predictive accuracy. Dynfrs leverages subsampling method Occ(q) and a lazy tag strategy Lzy, and is still adaptable to any Random Forest variant. In essence, Occ(q) ensures that each sample in the training set occurs only in a proportion of trees so that the impact of deleting samples is limited, and Lzy delays the reconstruction of a tree node until necessary, thereby avoiding unnecessary modifications on tree structures. In experiments, applying Dynfrs on Extremely Randomized Trees yields substantial improvements, achieving orders of magnitude faster unlearning performance and better predictive accuracy than existing machine unlearning methods for Random Forests.
- Abstract（参考訳）: ランダムフォレストは、医学診断、財務、パーソナライズされたレコメンデーションなど、様々な領域で際立った分類や回帰作業において有効性を確立するために広く認識されている。
しかしこれらのドメインは、個人データと機密データが関係しているため、本質的にプライバシー上の懸念に敏感である。
GDPRやCCPAなどの規制の下では、忘れられる権利の需要が高まっているため、ランダムフォレストにとって機械のアンラーニングを行う能力は重要になっている。
しかし、このトピックには十分な注意が払われず、既存のアプローチは現実のシナリオに適用することの難しさに直面している。
このギャップに対処し、予測精度を維持しつつ、ランダムフォレストにおける効率的な機械学習を可能にするために設計されたDynFrsフレームワークを提案する。
Dynfrs はサブサンプリング法 Occ(q) と遅延タグ戦略 Lzy を利用しており、Random Forest の亜種にも適用可能である。
本質的には、Occ(q) は、トレーニングセットの各サンプルが、サンプルの削除の影響が限定されるように、木の比率でのみ発生することを保証し、Lzy はツリーノードの再構築を必要に応じて遅らせるため、ツリー構造への不必要な変更を避ける。
実験では、Dynfrsを極端にランダム化された木に適用すると大幅に改善され、ランサムフォレストにおける既存のマシンアンラーニング手法よりも桁違いに高速で予測精度が向上する。
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