Trädensembler, till exempel slumpmässiga skogar och kuperade träd, är kända för sina höga förutsägelser. Deras tolkningsförmåga är dock kritiskt begränsad på grund av den enorma komplexiteten. I denna studie presenterar vi en metod för att göra en komplex trädensemble tolkningsbar genom att förenkla modellen. I synnerhet formaliserar vi förenklingen av trädensembler som ett urvalsproblem. Med tanke på en komplex trädensemble strävar vi efter att få den enklaste representationen som i huvudsak motsvarar den ursprungliga. För detta ändamål härleder vi en Bayesian modellvalalgoritm som optimerar den förenklade modellen samtidigt som förutsägelsens prestanda bibehålls. Våra numeriska experiment på flera datauppsättningar visade att komplicerade trädensembler var någorlunda ungefärliga som tolkningsbara.
Med tanke på förenklingen av träd ensembler som en modell urvalsproblem, och med hjälp av Bayesian metod för urval föreslås också i REF.
Making Tree Ensembles Interpretable: A Bayesian Model Selection Approach
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}