defragTreesがよさそう - Qiita

ちゃお……† 今回はdefragTreesという機械学習ライブラリを紹介します。 defragTreesとは RandomForestやXGBoostなどに対して、できるだけ精度やカバレッジを下げないようにしつつ、モデルをシンプルに(ルールを減らす)表現する手法を使ったライブラリです。 ルールが少ないので人間が見たときのわかりやすさがあります。 たとえば、元はシンプルなデータ(Figure 1 の a)でもアンサンブル学習すると無駄に複雑になってしまうことがあります (Figure 1 の b)。そこで、defragTreesを使うとオリジナルと同じようなシンプルさになります (Figure 1 の c)。 コード: https://github.com/sato9hara/defragTrees 論文: https://arxiv.org/abs/1606.09066 使い方 from

[yukinoi]

書きました

[elu_18]

XGBoost でこさえた数十本のツリーからなるモデルに対して、重要な特徴量を明らかにする目的で使えるのかなー… 面白そう。 defragTreesがよさそう by @_yukinoi on @Qiita https://t.co/DH8xgBJ9an