論文の概要: Reliable and scalable variable importance estimation via warm-start and early stopping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01120v1
• Date: Mon, 02 Dec 2024 04:45:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:50:20.425520
• Title: Reliable and scalable variable importance estimation via warm-start and early stopping
• Title（参考訳）: ウォームスタートと早期停止による信頼性およびスケーラブルな変動重要度推定
• Authors: Zexuan Sun, Garvesh Raskutti,
• Abstract要約: 我々は,反復的なカーネル更新方程式として表現できる任意のアルゴリズムに対して,変数の重要度を推定するスケーラブルな手法を開発した。 ニューラルネットワークのカーネルベースの手法を早期に停止する理論を用いて理論的保証を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.870380386952993
• License:
• Abstract: As opaque black-box predictive models become more prevalent, the need to develop interpretations for these models is of great interest. The concept of variable importance and Shapley values are interpretability measures that applies to any predictive model and assesses how much a variable or set of variables improves prediction performance. When the number of variables is large, estimating variable importance presents a significant computational challenge because re-training neural networks or other black-box algorithms requires significant additional computation. In this paper, we address this challenge for algorithms using gradient descent and gradient boosting (e.g. neural networks, gradient-boosted decision trees). By using the ideas of early stopping of gradient-based methods in combination with warm-start using the dropout method, we develop a scalable method to estimate variable importance for any algorithm that can be expressed as an iterative kernel update equation. Importantly, we provide theoretical guarantees by using the theory for early stopping of kernel-based methods for neural networks with sufficiently large (but not necessarily infinite) width and gradient-boosting decision trees that use symmetric trees as a weaker learner. We also demonstrate the efficacy of our methods through simulations and a real data example which illustrates the computational benefit of early stopping rather than fully re-training the model as well as the increased accuracy of our approach.
• Abstract（参考訳）: 不透明なブラックボックス予測モデルがより普及するにつれて、これらのモデルに対する解釈を開発する必要性は非常に興味深い。 変数重要度と共有値の概念は、任意の予測モデルに適用し、変数や変数の集合が予測性能をどの程度改善するかを評価する解釈可能性尺度である。 変数の数が大きい場合、変数の重要度を推定することは、ニューラルネットワークや他のブラックボックスアルゴリズムの再学習を必要とするため、重要な計算課題となる。 本稿では、勾配勾配勾配と勾配ブースティング(例えば、ニューラルネットワーク、勾配ブースト決定木)を用いたアルゴリズムの課題に対処する。 そこで我々は,段階的カーネル更新方程式として表現可能なアルゴリズムに対して,変数の重要度を推定するスケーラブルな手法を開発した。 重要なことは、十分に大きな(無限ではない)幅を持つニューラルネットワークに対するカーネルベースの手法の早期停止の理論と、より弱い学習者として対称木を用いる勾配決定木を用いて理論的保証を提供する。 また,本手法の有効性をシミュレーションおよび実データ例で示し,モデルを完全に再学習するだけでなく,精度の向上も図っている。

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