Komplexa modeller för regression och klassificering har hög noggrannhet, men kan tyvärr inte längre tolkas av användarna. Vi studerar prestandan hos generaliserade additivmodeller (GAMs), som kombinerar enstaka modeller som kallas formfunktioner genom en linjär funktion. Eftersom formfunktionerna kan vara godtyckligt komplexa är GAM mer exakta än enkla linjära modeller. Men eftersom de inte innehåller några interaktioner mellan funktioner, kan de lätt tolkas av användarna. Vi presenterar den första storskaliga empiriska jämförelsen av befintliga metoder för att lära GAM. I vår studie ingår befintliga spline- och trädbaserade metoder för formfunktioner och straffade minst kvadrater, lutningsförbättrande och bakmontering för att lära GAMs. Vi presenterar också en ny metod baserad på trädensembler med adaptivt antal blad som genomgående överträffar tidigare arbeten. Vi kompletterar våra experimentella resultat med en partisk-variantanalys som förklarar hur olika formmodeller påverkar additivmodellen. Våra experiment visar att grunda påstäckta träd med lutning öka utmärker sig som den bästa metoden på låg-till mellandimensionella datauppsättningar.
Slutligen föreslår Ref generaliserade additivmodeller, som är linjära kombinationer av godtyckligt komplexa enfunktionsmodeller, som tolkningsbara modeller.
Intelligible models for classification and regression
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}