Performance analysis of set partitioning formulations on the rule extraction from random forests

Authors : Mert EDALI

Pages : 513-519

View : 20 | Download : 12

Publication Date : 2021-08-20

Article Type : Research Paper

Abstract :Rastgele Ormanlar farklı alanlardaki sınıflandırma ve regresyon problemleri için sıklıkla kullanılan bir yapay öğrenme algoritmasıdır. Yüksek başarım göstermelerine rağmen, yapıtaşları olan karar ağaçlarına kıyasla yorumlanabilirlikleri oldukça düşüktür. Her bir üyesinin bir karar ağacı olduğu gerçeğinden yola çıkarak, Rastgele Ormanlardan yorumlanabilir eğer-ise tipinde kurallar çıkarmak için farklı küme bölüntüleme formülasyonları öneriyoruz. Literatürde sıklıkla kullanılan sınıflandırma ve regresyon veri setleri üzerinde yaptığımız deneylerin sonuçları göstermektedir ki orijinal küme bölüntüleme model formülasyonu, başarımı kabul edilebilir seviyelerde tutarak kural sayısını önemli ölçüde düşürebilmektedir. Çıkarılan kural sayısını daha da düşürebilmek için problemin amaç fonksiyonuna bir değişiklik öneriyoruz. Bu değişiklikle birlikte, çıkarılan kural sayısında daha da düşüş gözlemlerken başarımın aynı seviyelerde kaldığını gözlemliyoruz. Küme bölüntüleme problemi NP-zor olmasına rağmen, çoğu veri seti için yirmi dakika içinde en iyi çözümü buluyoruz.
Keywords : Rastgele ormanlar, Kural çıkarma, Küme bölüntüleme, Sınıflandırma, Regresyon, Yorumlanabilirlik