サポートベクター回帰モデルのRMSE値を説明するための決定木、LIME、多変量線形回帰の比較

מושגי ליבה

決定木は、LIMEや多変量線形回帰よりもサポートベクター回帰モデルをより正確に説明できる。これは決定木が非線形関係をより適切に捉えられるためである。

תקציר

本研究では、サポートベクター回帰モデルを説明するための手法として、決定木、LIME、多変量線形回帰の3つを比較している。

5つのデータセットを用いて15回の実験を行った。
サポートベクター回帰モデルのRMSEは、多変量線形回帰よりも小さかった。これは、サポートベクター回帰が複雑なモデルであり、より単純な説明手法で正確に表現できることを示している。
決定木のRMSEは、LIMEのRMSEよりも87%の実験で小さかった。統計的に有意な差があった。
多変量線形回帰のRMSEは、LIMEのRMSEよりも73%の実験で小さかったが、統計的に有意な差はなかった。
局所的な予測精度の比較でも、決定木はLIMEよりも優れた性能を示した。
決定木の優位性は、その非線形関係の捉え能力が高いことに起因する。LIMEは局所的な線形近似を行うため、元のモデルの非線形性を十分に表現できないのに対し、決定木はそれを適切に捉えられる。

סטטיסטיקה

サポートベクター回帰モデルのRMSEは多変量線形回帰のRMSEよりも小さい。
決定木のRMSEは、LIMEのRMSEの87%の実験で小さい。
多変量線形回帰のRMSEは、LIMEのRMSEの73%の実験で小さい。

ציטוטים

なし

תובנות מפתח מזוקקות מ:

Comparison of decision trees with Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME) technique and multi-linear regression for explaining support vector regression model in terms of root mean square error (RMSE) values

by Amit Thombre ב- arxiv.org 04-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.07046.pdf

שאלות מעמיקות

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決定木の非線形性を捉える能力が高いことが示されたが、その背景にある理論的な理由は何だろうか

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