Ett av de viktigaste hindren för att använda prediktiva modeller är det faktum att människor inte förstår och litar på dem. Att veta vilka variabler som är viktiga i en modells förutsägelse och hur de kombineras kan vara mycket kraftfullt när det gäller att hjälpa människor att förstå och lita på automatiska beslutssystem. Här föreslår vi tolkningsbara beslut, en ram för att bygga prediktiva modeller som är mycket korrekta, men som också kan tolkas i hög grad. Beslutsuppsättningar är uppsättningar av oberoende regler om så är fallet. Eftersom varje regel kan tillämpas självständigt, är beslutsuppsättningar enkla, koncisa och lätt att tolka. Vi formaliserar beslut som sätter lärande genom en objektiv funktion som samtidigt optimerar noggrannheten och tolkningsbarheten av reglerna. I synnerhet lär sig vår strategi korta, exakta och icke-överlappande regler som täcker hela funktionsutrymmet och uppmärksammar små men viktiga klasser. Dessutom bevisar vi att vårt mål är en icke-monoton submodulär funktion, som vi effektivt optimerar för att hitta en nästan optimal uppsättning regler. Experiment visar att tolkningsbara beslutsuppsättningar är lika exakta vid klassificering som toppmoderna maskininlärningsmetoder. De är också tre gånger mindre i genomsnitt än regelbaserade modeller som lärts genom andra metoder. Slutligen visar resultaten av en användarstudie att människor kan svara på flervalsfrågor om beslutsgränserna för tolkningsbara beslutsuppsättningar och skriva beskrivningar av klasser baserade på dem snabbare och mer exakt än med andra regelbaserade modeller som utformats för tolkningsbarhet. Sammantaget ger vårt ramverk ett nytt tillvägagångssätt för tolkningsbart maskininlärning som balanserar noggrannhet, tolkningsbarhet och beräkningseffektivitet.
Idén är baserad på beslutet Ställer algoritm från REF.
Interpretable Decision Sets: A Joint Framework for Description and Prediction
{'venue': "KDD '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}