Exploring rule-based interpretability of random forests in multi-target regression
Creators: name: Μπάρδος, Αβραάμ Λίο
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: Ερμηνεύσιμη Μηχανική Μάθηση
Τοπική Ερμηνευσιμότητα
Βασισμένη σε Κανόνες
Τυχαία Δάση
Παλινδρόμηση Πολλαπλών Στόχων
Interpretable Machine Learning
Local Interpretability
Rule-based
Random Forest
Multi-target Regression

description: The constant content generation of today's society has led companies to include an increasing amount of complex data in their decision support systems. Given situations where the desired decision may be related to more than one continuous target variable, multi-target regression models are being employed with great effectiveness. A particularly useful model for dealing with such cases, is the random forests. Besides their great performance, their decisions are often difficult to interpret, limiting their capabilities and designating them as unusable in vital situations that have a direct impact on human lives. Despite the existence of model-agnostic interpretability techniques for multi-target regression tasks, there is a deficiency of model-specific approaches designed for the interpretation of random forests in the same task. As an attempt to fill this void in interpretable machine learning and influenced by a recent random forest-specific interpretability technique, we propose XMTR, a technique able to provide rule-based interpretations for decisions made by multi-target regression random forest models. Unlike approaches that require the use of external interpretable models to explain the random forest's decisions agnostically, we take advantage of its internal structure, boosting the generated results while also maintaining the authenticity of the model. A detailed analysis of the properties offered by XMTR, along with an extensive experimentation evaluating the performance of the proposed approach, will be reported. Finally, a comparison with state-of-the-art techniques has been conducted, demonstrating the effectiveness and competitive interpretations of XMTR.
description: Η συνεχής παραγωγή περιεχομένου στη σημερινή κοινωνία οδηγεί τις εταιρείες να περιλαμβάνουν σύνθετα δεδομένα στα συστήματα λήψης αποφάσεων που χρησιμοποιούν. Πολλές φορές οι αποφάσεις που πρέπει να πάρει ένα μοντέλο σχετίζονται με περισσότερες από μία συνεχής μεταβλητές, και επομένως απαιτείται η χρήση μοντέλων παλινδρόμησης πολλαπλών στόχων. Ένα ιδιαίτερα χρήσιμο μοντέλο για την αντιμετώπιση τέτοιων περιπτώσεων, είναι τα τυχαία δάση. Τα μοντέλα αυτά έχουν υψηλή απόδοση σε τέτοιου είδους προβλήματα, αλλά οι αποφάσεις τους είναι συχνά δύσκολο να ερμηνευθούν, περιορίζοντας έτσι την χρηστικότητα τους σε εφαρμογές που μπορεί να έχουν αντίκτυπο σε ανθρώπινες ζωές. Παρά την ύπαρξη τεχνικών ερμηνευσιμότητας για προβλήματα παλινδρόμησης πολλαπλών στόχων, υπάρχει έλλειψη προσεγγίσεων που να αφορούν άμεσα την ερμηνεία των τυχαίων δασών πάνω στο συγκεκριμένο πρόβλημα. Ως μια προσπάθεια να καλύψουμε αυτό το κενό της ερμηνεύσιμης μηχανικής μάθησης και επηρεασμένοι από μια πρόσφατη τεχνική ερμηνευσιμότητας τυχαίων δάσων, προτείνουμε την XMTR, μια τεχνική ικανή να παρέχει ερμηνεύσιμους κανόνες για αποφάσεις που λαμβάνονται από τα μοντέλα τυχαίων δασών στο πρόβλημα της παλινδρόμησης πολλαπλών στόχων. Σε αντίθεση με τις προσεγγίσεις που απαιτούν τη χρήση εξωτερικών ερμηνεύσιμων μοντέλων για να επεξηγήσουν τα τυχαία δάση, η XMTR εκμεταλλεύεται την εσωτερική δομή τους, ενισχύοντας την αποτελεσματικότητα τους, διατηρώντας παράλληλα την αυθεντικότητα του μοντέλου. Στην παρούσα εργασία, Θα παρουσιαστεί μια λεπτομερής ανάλυση των ιδιοτήτων που προσφέρει η XMTR, μαζί με ένα σύνολο πειραμάτων που αξιολογούν την απόδοση της προτεινόμενης προσέγγισης. Τέλος, θα παρουσιαστεί μια σύγκριση με σύγχρονες τεχνικές ερμηνευσιμότητας, αποδεικνύοντας την αποτελεσματικότητα και τις ανταγωνιστικές ερμηνείες της XMTR.