小蚂蚁说:

2018年5月21日,国际顶级数据库会议DASFAA 2018(International Conference on Database Systems for Advanced Applications)在澳大利亚黄金海岸举办。

本文是蚂蚁金服录用于DASFAA的论文Unpack Local Model Interpretation for GBDT(作者:方文静、周俊、李小龙、朱其立)的简要介绍。

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GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力(generalization)较强的算法,近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注。

GBDT模型自被提出以来,一直在有监督的机器学习任务中扮演重要角色,在各种机器学习算法竞赛中数见不鲜,因此对其应用的算法业务中对模型结果解释的需求也日益增加。本文设计并解释了一种GBDT模型行之有效的局部解释性方案。

引言

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)模型自被提出以来,一直在有监督的机器学习任务中扮演重要角色,在各种机器学习算法竞赛中数见不鲜。GBDT是一系列决策树弱分类器的集成,将所有决策树的分值相加获得最终预测结果,由于这种集成方法的本质,GBDT在众多问题中具有较优的表现,因此吸引了研究者们对算法进行不断优化,出现不同的变式。树形模型虽然在诸多任务上取得比线性模型更好的效果,但线性模型的一大优势在于天然能提供特征重要性的评判,因此在一些需要模型解释的场景,树形模型的应用受到了局限。本文关注为GBDT模型及其各种变式,提供一种统一的局部解释方案,对每一个预测样本可以给出各个特征的贡献度,从而对模型预测结果进行归因。

原文链接

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