이 연구는 비지도 학습에서 모델의 해석 가능성을 높이기 위한 방법을 제안한다. 주요 내용은 다음과 같다:
비지도 랜덤 포레스트에서 특징 그래프를 구축하는 방법을 제안한다. 특징 그래프의 노드는 특징을 나타내며, 엣지 가중치는 특징 쌍의 판별력을 반영한다. 이때 엣지 가중치 계산 기준으로 4가지 방법(present, fixation, level, sample)을 제시한다.
특징 그래프를 활용하여 특징 선택을 수행하는 두 가지 방법(brute-force, greedy)을 제안한다. 이 방법들은 특징 간 관계를 고려하여 효과적인 특징 조합을 선택한다.
합성 데이터와 벤치마크 데이터를 활용하여 제안 방법의 성능을 평가한다. 특징 그래프의 노드 중심성과 엣지 가중치가 특징의 중요도와 판별력을 잘 반영함을 보인다. 또한 제안한 특징 선택 방법이 차원 축소와 모델 해석 가능성 향상에 효과적임을 확인한다.
유전체 데이터를 활용한 질병 아형 분류 사례에 제안 방법을 적용하여, 각 클러스터에 대한 핵심 특징을 식별함으로써 실용성을 입증한다.
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by Christel Sir... : arxiv.org 04-30-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.17886.pdfDaha Derin Sorular