[3E5-GS-2] 機械学習: 説明可能AI (2)

[3E5-GS-2-03] 解集合プログラミングによる決定木アンサンブルからのルール抽出

〇竹村 彰浩^1,3、井上 克巳^2,1 (1. 総合研究大学院大学、2. 国立情報学研究所、3. 株式会社インテージ)

キーワード：解集合プログラミング、機械学習、知識表現

機械学習分野における課題の一つに，学習済みモデルの解釈性がある．本研究では，解集合プログラミング (Answer Set Programming; ASP) を用いて決定木アンサンブルからルールを抽出する手法を提案する．決定木の構造に対して，ASPに符号化したパターンマイニングの手法を適用することで，ルール集合を宣言的な方法で抽出する．そのため，目的とする集合の性質が複数存在する場合でも，実装を大きく変えることなく対応することができる．本手法を公開されているデータセットに適用した結果を紹介する．