論文の概要: Random Rule Forest (RRF): Interpretable Ensembles of LLM-Generated Questions for Predicting Startup Success

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.24622v2
• Date: Mon, 15 Sep 2025 18:17:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-17 17:50:52.597659
• Title: Random Rule Forest (RRF): Interpretable Ensembles of LLM-Generated Questions for Predicting Startup Success
• Title（参考訳）: ランダムルールフォレスト(RRF):スタートアップ成功予測のためのLCM生成質問の解釈アンサンブル
• Authors: Ben Griffin, Diego Vidaurre, Ugur Koyluoglu, Joseph Ternasky, Fuat Alican, Yigit Ihlamur,
• Abstract要約: 本稿では,Landom Rule Forest (RRF) という,Large Language Model (LLM) を用いた簡単なYES/NO質問を自然言語で生成する軽量アンサンブル手法を紹介する。 RRFは保持データに対するランダムなベースラインよりも6.9倍の改善を実現している。 LLMの創造性とアンサンブル学習の厳密さを組み合わせることで、RFFは高い領域における意思決定に適した解釈可能な高精度な予測を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting rare outcomes such as startup success is central to venture capital, demanding models that are both accurate and interpretable. We introduce Random Rule Forest (RRF), a lightweight ensemble method that uses a large language model (LLM) to generate simple YES/NO questions in natural language. Each question functions as a weak learner, and their responses are combined using a threshold-based voting rule to form a strong, interpretable predictor. Applied to a dataset of 9,892 founders, RRF achieves a 6.9x improvement over a random baseline on held-out data; adding expert-crafted questions lifts this to 8x and highlights the value of human-LLM collaboration. Compared with zero- and few-shot baselines across three LLM architectures, RRF attains an F0.5 of 0.121, versus 0.086 for the best baseline (+0.035 absolute, +41% relative). By combining the creativity of LLMs with the rigor of ensemble learning, RRF delivers interpretable, high-precision predictions suitable for decision-making in high-stakes domains.
• Abstract（参考訳）: スタートアップの成功のような稀な成果を予測することは、正確かつ解釈可能なモデルを要求するベンチャーキャピタルの中心である。 本稿では,Landom Rule Forest (RRF) という,Large Language Model (LLM) を用いた簡単なYES/NO質問を自然言語で生成する軽量アンサンブル手法を紹介する。 各質問は弱い学習者として機能し、その応答はしきい値に基づく投票規則を用いて結合され、強い解釈可能な予測器を形成する。 9,892人の創業者のデータセットに適用されたRAFは、保持データに対するランダムなベースラインよりも6.9倍の改善を実現している。 3つのLCMアーキテクチャのゼロと少数ショットのベースラインと比較すると、RFFはF0.5の0.121であり、最高のベースラインでは0.086である(+0.035絶対、+41%相対)。 LLMの創造性とアンサンブル学習の厳密さを組み合わせることで、RFFは高い領域における意思決定に適した解釈可能な高精度な予測を提供する。

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