論文の概要: Interpretable DNFs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.21212v1
• Date: Tue, 27 May 2025 14:01:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.693408
• Title: Interpretable DNFs
• Title（参考訳）: 解釈可能なDNF
• Authors: Martin C. Cooper, Imane Bousdira, Clément Carbonnel,
• Abstract要約: 補数も$k$-DNFと表現できる$k$-DNFの族を研究する。 ネストされた$k$-DNFsは、解釈可能性と正確性の観点から、決定木に対する興味深い代替手段であることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7823924368349133
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A classifier is considered interpretable if each of its decisions has an explanation which is small enough to be easily understood by a human user. A DNF formula can be seen as a binary classifier $\kappa$ over boolean domains. The size of an explanation of a positive decision taken by a DNF $\kappa$ is bounded by the size of the terms in $\kappa$, since we can explain a positive decision by giving a term of $\kappa$ that evaluates to true. Since both positive and negative decisions must be explained, we consider that interpretable DNFs are those $\kappa$ for which both $\kappa$ and $\overline{\kappa}$ can be expressed as DNFs composed of terms of bounded size. In this paper, we study the family of $k$-DNFs whose complements can also be expressed as $k$-DNFs. We compare two such families, namely depth-$k$ decision trees and nested $k$-DNFs, a novel family of models. Experiments indicate that nested $k$-DNFs are an interesting alternative to decision trees in terms of interpretability and accuracy.
• Abstract（参考訳）: 分類器は、それぞれの決定が人間によって容易に理解できるほど小さい説明を持っている場合、解釈可能であると考えられる。 DNFの公式は、ブール整域上の二項分類子$\kappa$と見なすことができる。 DNF $\kappa$ による肯定的な決定の説明のサイズは、$\kappa$ の項のサイズによって制限される。 正と負の両方の決定を説明しなければならないので、解釈可能なDNFは、$\kappa$と$\overline{\kappa}$の両方が有界な大きさの項からなるDNFとして表現できるような$\kappa$であると考える。 本稿では,$k$-DNFを補数として表現できる$k$-DNFの族について検討する。 私たちは、Deep-k$決定木と、新しいモデルのファミリーであるNested $k$-DNFsという2つのファミリを比較します。 ネストされた$k$-DNFsは、解釈可能性と正確性の観点から、決定木に対する興味深い代替手段であることを示している。

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