[论文解读] Prediction Rule Reshaping

Matt Bonakdarpour, Sabyasachi Chatterjee+2 more|arXiv (Cornell University)|May 16, 2018

Fuzzy Logic and Control Systems被引用 3

一句话总结

本文提出了两种重構預訓練預測規則的方法——黑箱重構與隨機森林專用重構——以在高維回歸與分類中強制執行單調性與凸性約束。兩種方法均能有效重新配置預測結果，同時保持準確性，在四個真實世界資料集上展示出形狀約束可被強制執行而不損失預測效能。

ABSTRACT

Two methods are proposed for high-dimensional shape-constrained regression and classification. These methods reshape pre-trained prediction rules to satisfy shape constraints like monotonicity and convexity. The first method can be applied to any pre-trained prediction rule, while the second method deals specifically with random forests. In both cases, efficient algorithms are developed for computing the estimators, and experiments are performed to demonstrate their performance on four datasets. We find that reshaping methods enforce shape constraints without compromising predictive accuracy.

研究动机与目标

• 解決在高維回歸與分類任務中強制執行單調性與凸性等形狀約束的挑戰。
• 開發一個靈活的框架，適用於任何預訓練的預測規則，使形狀約束得以實現而無需重新訓練。
• 針對隨機森林設計專用方法，重構預測規則，同時保持其預測能力與結構完整性。
• 展示形狀約束的預測結果即使在高維設定下也能維持高準確性。
• 提供一種實用且高效的解決方案，適用於現實世界應用中，當單調性或凸性在科學或倫理上為必要時部署可解釋模型。

提出的方法

• 黑箱重構透過求解約束優化問題來重構預測，以在指定變數上強制執行單調性或凸性，使用高效的同序化演算法。
• 該方法最小化原始預測規則與滿足形狀約束之重構函數之間的L2距離。
• 針對隨機森林，重構作用於單一決策樹，透過調整葉節點值來實現，同時保留分割規則與樹結構。
• 開發了一種多維同序化高效演算法，使預測變數之間能進行聯合重構，而非單一維度排序。
• 該方法具有模型無關性，可應用於任何預訓練模型，包括隨機森林、梯度提升樹或深度學習模型。
• 該框架支援回歸與分類任務，根據需要對特定輸入變數施加形狀約束。

实验结果

研究问题

• RQ1 能否在不降低預測準確性的前提下，有效強制執行高維預測規則的形狀約束（如單調性與凸性）？
• RQ2 如何重構預訓練模型以滿足形狀約束，同時保持其原始預測效能？
• RQ3 當應用於高維輸入的大規模資料集時，重構方法的計算效率如何？
• RQ4 能否在不改變其結構元件的情況下，將重構應用於如隨機森林等複雜模型？
• RQ5 在多樣化的真實世界資料集中，重構後的預測與原始模型相比，在準確性與約束強制執行方面表現如何？

主要发现

• 兩種重構方法均成功在所有四個資料集上強制執行單調性與凸性約束，且未損及預測準確性。
• 在糖尿病資料集上，所有估計器（包括重構的隨機森林）的均方誤差幾乎完全相同，顯示準確性未受損失。
• 在Zillow資料集上，所有方法的平均絕對百分比誤差（MAPE）均無法區分，即使在大型約束集下亦如此。
• 在Adult資料集上，收入預測的測試集準確性在重構後仍保持不變，且對資本收益、每周工作時數、教育程度與性別薪資差距均強制執行了單調性。
• 在Spambase資料集上，重構後，垃圾郵件分類機率隨「george」與「hp」詞頻的增加而單調遞減，且性能未下降。
• 這些方法計算效率高且具可擴展性，黑箱方法適用於任何預訓練模型，而隨機森林方法在強制約束的同時保留了樹結構。