От теории Расомона до PRAXIS: эффективные наборы Rashomon для принятия решений

arXiv:2606.00202v2 Annuales Type: заменить резюме: Стандартные автоматические учебные трубопроводы часто принимают многие почти оптимальные модели. Эти "расомонные наборы" создают целый ряд проблем и возможностей для эффективного принятия решений с учетом факторов неопределенности. Они позволяют пользователям включать знания и предпочтения в области доменов, которые в противном случае было бы трудно прямо указать в целях, а также дают количественную оценку разнообразия между действительными моделями для определенного набора данных о профессиональной подготовке и объективной функции. Однако расчет наборов Rashomon, даже для простых и интерпретируемых классов моделей, таких как малое количество деревьев принятия решений, по-прежнему требует огромной памяти и ресурсов времени. Мы представляем PRAXIS, алгоритм для приближения этого Rashomons с порядками масштаба улучшения во времени работы и использовании памяти. Мы проверяем, что PRAXIS регулярно восстанавливает почти весь набор Rashomon. PRAXIS позволяет исследователям и специалистам-практикам масштабно моделировать набор Rashomon для реальных наборов данных. Код PRAXIS доступен в htt