Generalized Variable Importance Metric: An approach to identify important predictors from machine learning models
Notice bibliographique
Résumé
Interpreting black box machine learning methods posses a significant challenge, with existing approaches often being data and model specific. In this thesis, a “Generalized Variable Importance Metric (GVIM)” is defined to measure predictor importance utilizing black box methods without relying on model-based parameters. GVIM, which is defined for a predictor using the true conditional expectation function, assesses the predictor’s impact on a continuous or binary response. A permutation-based approach to estimate GVIM is proposed in this thesis, akin to those by Breiman (2001) and Fisher et al. (2019a). However, black-box models underestimate GVIM when predictors are correlated. Through a bias-variance decomposition, the source of the bias is identified and its pattern in high correlation scenarios is demonstrated, suggesting ways to minimize it. The primary bias stems from black-box models’ limited ability to extrapolate to regions that have low probability because of the correlations. A conditional GVIM method (CGVIM) based on Strobl et al. (2008) is introduced, its bias-variance decomposition is derived, and its relationship with predictor correlations is shown. Both GVIM and CGVIM exhibited a quadratic relationship with the conditional average treatment effect (CATE). Finally, I demonstrated the application of GVIM and CGVIM to investigate risk factors for cognitive decline using data from the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA) dataset. The proposed method is model-agnostic and offers a causal interpretation, which is crucial for clinical and public health research. Understanding exposure-outcome relationships is vital in health science, where traditional models like regression are preferred for interpretability, but machine learning excels in prediction. GVIM and CGVIM, being model-agnostic, allow researchers to choose their preferred machine learning model without sacrificing prediction or inference capabilities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».