Subgroup Analysis via Model-based Rule Forest

要約

機械学習モデルはそのブラックボックス的な性質について批判されることが多く、重要な意思決定シナリオへの適用性について懸念が生じています。
その結果、そのような状況において解釈可能なモデルに対する需要が高まっています。
この研究では、データから透明なモデルを抽出するように設計された解釈可能な表現学習アルゴリズムであるモデルベースのディープ ルール フォレスト (mobDRF) を紹介します。
mobDRF は、マルチレベル論理式で IF-THEN ルールを活用することで、精度を損なうことなく既存のモデルの解釈可能性を高めます。
私たちは mobDRF を適用して高齢者集団の認知機能低下の主要な危険因子を特定し、サブグループ分析とローカル モデルの最適化におけるその有効性を実証します。
私たちの手法は、信頼性があり解釈可能な機械学習モデルを開発するための有望なソリューションを提供します。これは、患者のサブグループ間で異なる効果を理解することで、より個別化された効果的な治療につながる医療などの分野で特に価値があります。

要約(オリジナル)

Machine learning models are often criticized for their black-box nature, raising concerns about their applicability in critical decision-making scenarios. Consequently, there is a growing demand for interpretable models in such contexts. In this study, we introduce Model-based Deep Rule Forests (mobDRF), an interpretable representation learning algorithm designed to extract transparent models from data. By leveraging IF-THEN rules with multi-level logic expressions, mobDRF enhances the interpretability of existing models without compromising accuracy. We apply mobDRF to identify key risk factors for cognitive decline in an elderly population, demonstrating its effectiveness in subgroup analysis and local model optimization. Our method offers a promising solution for developing trustworthy and interpretable machine learning models, particularly valuable in fields like healthcare, where understanding differential effects across patient subgroups can lead to more personalized and effective treatments.

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