論文の概要: Cluster-Based Random Forest Visualization and Interpretation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22665v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 13:22:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.222153
• Title: Cluster-Based Random Forest Visualization and Interpretation
• Title（参考訳）: クラスタに基づくランダム森林の可視化と解釈
• Authors: Max Sondag, Christofer Meinecke, Dennis Collaris, Tatiana von Landesberger, Stef van den Elzen,
• Abstract要約: 本稿では,無作為林の解釈可能性を高めるための可視化手法とシステムを提案する。 同様のツリーをクラスタリングすることで、モデルが一般的にどのように機能するかをユーザが解釈できます。 また、クラスタ化された決定木と個々の決定木の両方を視覚化する2つの新しい可視化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3362962017403364
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Random forests are a machine learning method used to automatically classify datasets and consist of a multitude of decision trees. While these random forests often have higher performance and generalize better than a single decision tree, they are also harder to interpret. This paper presents a visualization method and system to increase interpretability of random forests. We cluster similar trees which enables users to interpret how the model performs in general without needing to analyze each individual decision tree in detail, or interpret an oversimplified summary of the full forest. To meaningfully cluster the decision trees, we introduce a new distance metric that takes into account both the decision rules as well as the predictions of a pair of decision trees. We also propose two new visualization methods that visualize both clustered and individual decision trees: (1) The Feature Plot, which visualizes the topological position of features in the decision trees, and (2) the Rule Plot, which visualizes the decision rules of the decision trees. We demonstrate the efficacy of our approach through a case study on the "Glass" dataset, which is a relatively complex standard machine learning dataset, as well as a small user study.
• Abstract（参考訳）: ランダムフォレスト(Random Forests)は、データセットを自動分類する機械学習手法であり、多数の決定木から構成される。 これらの無作為林は、しばしば高い性能を持ち、単一の決定木よりも一般化するが、解釈も困難である。 本稿では,無作為林の解釈可能性を高めるための可視化手法とシステムを提案する。 ユーザが個々の決定木を詳細に分析したり、過剰に単純化された森林の要約を解釈したりすることなく、モデルが一般的にどのように機能するかを解釈できる類似のツリーをクラスタリングする。 決定ツリーを有意にクラスタリングするために,決定ルールと2つの決定ツリーの予測の両方を考慮に入れた,新たな距離メトリックを導入する。 また,(1)決定木における特徴のトポロジ的位置を可視化する特徴プロット,(2)決定木の決定ルールを可視化する規則プロットという2つの新しい視覚化手法を提案する。 我々は、比較的複雑な機械学習データセットである"Glass"データセットのケーススタディと、小さなユーザスタディを通じて、このアプローチの有効性を実証する。

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