論文の概要: Decision Trees for Interpretable Clusters in Mixture Models and Deep Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01576v1
• Date: Sun, 03 Nov 2024 14:00:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:47:06.473768
• Title: Decision Trees for Interpretable Clusters in Mixture Models and Deep Representations
• Title（参考訳）: 混合モデルと深部表現における解釈可能なクラスタのための決定木
• Authors: Maximilian Fleissner, Maedeh Zarvandi, Debarghya Ghoshdastidar,
• Abstract要約: 混合モデルに対する説明可能性-雑音比の概念を導入する。 本研究では,混合モデルを入力として,データに依存しない時間に適切な木を構築するアルゴリズムを提案する。 結果の決定ツリーの誤り率について,上と下の境界を証明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.65604054654671
• License:
• Abstract: Decision Trees are one of the backbones of explainable machine learning, and often serve as interpretable alternatives to black-box models. Traditionally utilized in the supervised setting, there has recently also been a surge of interest in decision trees for unsupervised learning. While several works with worst-case guarantees on the clustering cost have appeared, these results are distribution-agnostic, and do not give insight into when decision trees can actually recover the underlying distribution of the data (up to some small error). In this paper, we therefore introduce the notion of an explainability-to-noise ratio for mixture models, formalizing the intuition that well-clustered data can indeed be explained well using a decision tree. We propose an algorithm that takes as input a mixture model and constructs a suitable tree in data-independent time. Assuming sub-Gaussianity of the mixture components, we prove upper and lower bounds on the error rate of the resulting decision tree. In addition, we demonstrate how concept activation vectors can be used to extend explainable clustering to neural networks. We empirically demonstrate the efficacy of our approach on standard tabular and image datasets.
• Abstract（参考訳）: 決定木は説明可能な機械学習のバックボーンの1つであり、しばしばブラックボックスモデルの解釈可能な代替品として機能する。 教師なしの環境で伝統的に活用されてきたが、近年は教師なしの学習のための決定木への関心が高まっている。 クラスタリングコストに関する最悪の保証を持ついくつかの研究が登場したが、これらの結果は分布に依存しず、決定木が実際にデータの基礎となる分布を回復できる(小さなエラーまで)かどうかについての洞察を与えていない。 そこで本研究では,混合モデルに対する説明可能性-雑音比の概念を導入し,よくクラスタ化されたデータが決定木を用いてうまく説明できるという直感を定式化する。 本研究では,混合モデルを入力として,データに依存しない時間に適切な木を構築するアルゴリズムを提案する。 混合成分の準ガウス性(英語版)を仮定すると、得られる決定木の誤差率の上限と下限が証明される。 さらに、ニューラルネットワークに説明可能なクラスタリングを拡張するために、概念アクティベーションベクトルをどのように利用できるかを示す。 我々は,標準的な表や画像のデータセットに対するアプローチの有効性を実証的に実証した。

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