論文の概要: Rashomon effect in Educational Research: Why More is Better Than One for Measuring the Importance of the Variables?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12115v1
• Date: Mon, 02 Dec 2024 14:05:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-22 08:34:08.008820
• Title: Rashomon effect in Educational Research: Why More is Better Than One for Measuring the Importance of the Variables?
• Title（参考訳）: 教育研究における羅生門の効果 : 変数の重要性を測る上で,なぜそれ以上が優れているのか
• Authors: Jakub Kuzilek, Mustafa Çavuş,
• Abstract要約: この研究は、決定木、ランダムな森林、軽いGBM、XGBoostアルゴリズムを用いてトレーニングされた、シンプルなyet-accurateモデルのRashomonセットを使用する。 その結果,Rashomonセットは予測精度を2～6%向上させることがわかった。 imd_band と highest_education が重要視されたが,その重要性はコースによって異なっていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This study explores how the Rashomon effect influences variable importance in the context of student demographics used for academic outcomes prediction. Our research follows the way machine learning algorithms are employed in Educational Data Mining, focusing on highlighting the so-called Rashomon effect. The study uses the Rashomon set of simple-yet-accurate models trained using decision trees, random forests, light GBM, and XGBoost algorithms with the Open University Learning Analytics Dataset. We found that the Rashomon set improves the predictive accuracy by 2-6%. Variable importance analysis revealed more consistent and reliable results for binary classification than multiclass classification, highlighting the complexity of predicting multiple outcomes. Key demographic variables imd_band and highest_education were identified as vital, but their importance varied across courses, especially in course DDD. These findings underscore the importance of model choice and the need for caution in generalizing results, as different models can lead to different variable importance rankings. The codes for reproducing the experiments are available in the repository: https://anonymous.4open.science/r/JEDM_paper-DE9D.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,ラーショモン効果が学業成績予測に使用される学生の人口動態の文脈において,多様性の重要性にどのように影響するかを考察する。 我々の研究は、機械学習アルゴリズムが教育データマイニングに採用される方法に従っており、いわゆる羅生門効果の強調に焦点を当てている。 この研究は、Open University Learning Analytics Datasetを用いて、決定木、ランダムな森林、軽いGBM、XGBoostアルゴリズムを使用してトレーニングされた、シンプルなyet-accurateモデルのRashomonセットを使用する。 その結果,Rashomonセットは予測精度を2～6%向上させることがわかった。 多様性のある重要度分析により,多クラス分類よりも二項分類の一貫性と信頼性が向上し,複数の結果を予測する複雑さが強調された。 主要な人口統計学変数 imd_band と highest_education が重要視されたが、その重要性はコース、特に DDD によって異なっていた。 これらの結果は、モデル選択の重要性と、異なるモデルが異なる変数の重要度ランキングにつながるため、結果を一般化する際の注意が必要であることを明確にしている。 実験を再現するためのコードは、リポジトリで利用可能である。

関連論文リスト

• Exploring the Efficacy of Meta-Learning: Unveiling Superior Data Diversity Utilization of MAML Over Pre-training [1.3980986259786223]
  データセットの多様性が視覚モデルの性能に影響を及ぼすことを示す。 本研究は,テストセットの精度とデータの多様性との間に正の相関関係を示す。 これらの結果は我々の仮説を支持し、形式的なデータの多様性がモデルの性能にどのように影響するかをより深く探究するための有望な方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-15T00:56:59Z)
• Unraveling the Key Components of OOD Generalization via Diversification [20.064947636966078]
  教師付き学習データセットには、トレーニングセットを同じように説明するための複数のキューが含まれている可能性がある。 それらの多くは突発的であり、すなわち分布シフトの下で予測力を失う可能性がある。 近年,多種多様な仮説を見出すことにより,多変量化手法がこの問題にアプローチしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-26T19:47:53Z)
• A Path to Simpler Models Starts With Noise [17.36067410506525]
  羅生門集合は、与えられたデータセット上でほぼ等しく機能するモデルの集合である。 オープンな疑問は、なぜラショモン比が大きくなるのかである。 よりノイズの多いデータセットは、実践者がモデルをトレーニングする方法を通じて、より大きなRashomon比につながることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-30T16:52:57Z)
• The Rashomon Importance Distribution: Getting RID of Unstable, Single Model-based Variable Importance [16.641794438414745]
  多様性の重要性の定量化は、遺伝学、公共政策、医学といった分野における高い評価の疑問に答えるのに不可欠である。 本稿では,すべての優れたモデルの集合にまたがる変数の重要性を定量化し,データ分布にまたがって安定な新しい変数重要度フレームワークを提案する。 私たちのフレームワークは非常に柔軟で、既存のモデルクラスやグローバル変数の重要度メトリクスと統合できます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-24T23:09:48Z)
• The XAISuite framework and the implications of explanatory system dissonance [0.0]
  本稿では,2つの説明システムであるSHAPとLIMEを,それぞれの重要度スコアの相関関係に基づいて比較する。 重要性の大きさは、説明の一貫性において重要ではない。 SHAPとLIMEの重要度スコアの類似性は、モデルの精度を予測できない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-15T04:40:03Z)
• ASPEST: Bridging the Gap Between Active Learning and Selective Prediction [56.001808843574395]
  選択予測は、不確実な場合の予測を棄却する信頼性のあるモデルを学ぶことを目的としている。 アクティブラーニングは、最も有意義な例を問うことで、ラベリングの全体、すなわち人間の依存度を下げることを目的としている。 本研究では,移動対象領域からより情報のあるサンプルを検索することを目的とした,新たな学習パラダイムである能動的選択予測を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-07T23:51:07Z)
• Do Deep Neural Networks Always Perform Better When Eating More Data? [82.6459747000664]
  Identically Independent Distribution(IID)とOut of Distribution(OOD)による実験を設計する。 IID条件下では、情報の量は各サンプルの効果度、サンプルの寄与度、クラス間の差がクラス情報の量を決定する。 OOD条件下では、試料のクロスドメイン度が寄与を決定づけ、無関係元素によるバイアス適合はクロスドメインの重要な要素である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-30T15:40:33Z)
• An Empirical Investigation of Commonsense Self-Supervision with Knowledge Graphs [67.23285413610243]
  大規模知識グラフから抽出した情報に基づく自己監督は、言語モデルの一般化を改善することが示されている。 本研究では,言語モデルに適用可能な合成データを生成するための知識サンプリング戦略とサイズの影響について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-21T19:49:04Z)
• General Greedy De-bias Learning [163.65789778416172]
  本稿では,関数空間における勾配降下のような偏りのあるモデルとベースモデルを優雅に訓練する一般グリーディ・デバイアス学習フレームワーク(GGD)を提案する。 GGDは、事前知識を持つタスク固有バイアスモデルと、事前知識を持たない自己アンサンブルバイアスモデルの両方の設定の下で、より堅牢なベースモデルを学ぶことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-20T14:47:32Z)
• X-model: Improving Data Efficiency in Deep Learning with A Minimax Model [78.55482897452417]
  ディープラーニングにおける分類と回帰設定の両面でのデータ効率の向上を目標とする。 両世界の力を生かすために,我々は新しいX-モデルを提案する。 X-モデルは、特徴抽出器とタスク固有のヘッドの間でミニマックスゲームを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-09T13:56:48Z)
• Can Active Learning Preemptively Mitigate Fairness Issues? [66.84854430781097]
  データセットバイアスは、機械学習における不公平な原因の1つです。 不確実性に基づくALで訓練されたモデルが保護クラスの決定において公平であるかどうかを検討する。 また,勾配反転(GRAD)やBALDなどのアルゴリズム的公正性手法の相互作用についても検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-14T14:20:22Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。