“`html
PILOT: Новый алгоритм машинного обучения для построения линейных модельных деревьев, быстрый, регуляризированный, стабильный и интерпретируемый
Перед PILOT построение линейных модельных деревьев было медленным и подверженным переобучению, особенно с большими наборами данных. Традиционные регрессионные деревья имели трудности с эффективным улавливанием линейных отношений. Линейные модельные деревья сталкивались с проблемами интерпретируемости при включении линейных моделей в листовые узлы. Исследование подчеркнуло необходимость алгоритмов, объединяющих интерпретируемость деревьев решений с точным моделированием линейных отношений.
Основные особенности PILOT:
- Новый подход к линейным модельным деревьям, преодолевающий ограничения существующих методов.
- Комбинация деревьев решений с линейными моделями в листовых узлах для более эффективного улавливания линейных отношений.
- Использование L2-бустинга и техник выбора моделей для достижения скорости и стабильности без обрезки.
- Поддержание низкой сложности, аналогичной CART, с улучшенной производительностью на различных наборах данных.
Исследователи из Университета Антверпена и KU Leuven исследовали деревья решений, такие как CART и C4.5, популярные для быстрого обучения и интерпретируемости. Они обнаружили, что классические регрессионные деревья испытывают трудности с непрерывными отношениями, что привело к разработке модельных деревьев, особенно линейных модельных деревьев, позволяющих использовать не постоянные соотношения в листовых узлах. Несмотря на то, что существующие методы, такие как FRIED и M5, обещают, они сталкиваются с ограничениями, такими как переобучение и высокие вычислительные затраты. Недавние исследования ансамблей линейных модельных деревьев демонстрируют улучшенную эффективность и точность, стимулируя инновации в направлении алгоритмов, которые сбалансированно сочетают интерпретируемость с точным моделированием линейных отношений.
Основные преимущества PILOT:
- Улучшение интерпретируемости деревьев решений и производительности.
- Использование стандартной регрессионной модели с центрированными ответами и матрицей X.
- Эффективное агрегирование прогнозов от корня к листьям.
- Эффективность, регуляризация, стабильность и способность улавливать линейные отношения.
Эксперимент сравнил производительность PILOT с другими методами с использованием тестов Уилкоксона на различных наборах данных. Статистическая значимость была определена с использованием p-значений ниже 5%, с применением метода Холма-Бонферрони для множественного тестирования. Наборы данных были предварительно обработаны и масштабированы для справедливого сравнения. Критериями оценки были точность, стабильность, интерпретируемость и вычислительная эффективность. Оценивалась интерпретируемость PILOT и его способность генерировать интерпретируемые линейные модельные деревья.
Преимущества PILOT:
- Превосходная производительность в эффективности и интерпретируемости в различных областях.
- Устойчивость в улавливании линейных отношений, снижение переобучения по сравнению с альтернативами.
- Интерпретируемость, регуляризация и стабильность, улучшающие процессы принятия решений.
В заключение, исследователи представили PILOT, новый алгоритм для построения линейных модельных деревьев, который сочетает в себе скорость, регуляризацию, стабильность и интерпретируемость. PILOT превосходит существующие методы на различных наборах данных, сохраняя вычислительную эффективность, сравнимую с CART. Его ключевые преимущества включают улучшенную интерпретируемость через линейные модели в листовых узлах и надежную производительность в улавливании линейных структур. Теоретические гарантии и эмпирические оценки демонстрируют надежность, скорость сходимости и способность избежать переобучения. Потенциал алгоритма как базового обучающего для ансамблевых методов подчеркивает его универсальность, делая его ценным инструментом для исследователей и практиков, стремящихся найти баланс между производительностью модели и интерпретируемостью.
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашему Telegram-каналу и группе LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наш новостной бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему 47k+ ML SubReddit.
Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь.
Исходный текст: MarkTechPost.
“`
