Soft Decision Tree in PyTorch: Erklärbar, erweiterbar und leistungsstark
Ein neues Projekt aus dem KI‑Research‑Institute hat einen Soft Decision Tree (SDT) sowie eine Short‑term Memory Soft Decision Tree (SM‑SDT) in PyTorch entwickelt. Die beiden Modelle wurden sowohl auf simulierten als auc…
- Ein neues Projekt aus dem KI‑Research‑Institute hat einen Soft Decision Tree (SDT) sowie eine Short‑term Memory Soft Decision Tree (SM‑SDT) in PyTorch entwickelt.
- Die beiden Modelle wurden sowohl auf simulierten als auch auf klinischen Datensätzen ausgiebig getestet.
- Die Visualisierung des SDT zeigt deutlich, wie die Entscheidungswege nachvollziehbar dargestellt werden können – ein entscheidender Vorteil gegenüber herkömmlichen Black…
Ein neues Projekt aus dem KI‑Research‑Institute hat einen Soft Decision Tree (SDT) sowie eine Short‑term Memory Soft Decision Tree (SM‑SDT) in PyTorch entwickelt. Die beiden Modelle wurden sowohl auf simulierten als auch auf klinischen Datensätzen ausgiebig getestet.
Die Visualisierung des SDT zeigt deutlich, wie die Entscheidungswege nachvollziehbar dargestellt werden können – ein entscheidender Vorteil gegenüber herkömmlichen Black‑Box‑Modellen. In Bezug auf die Klassifikationsleistung erreichten SDT, SM‑SDT und XGBoost vergleichbare AUC‑Werte, während Random Forest, Logistische Regression und klassische Entscheidungsbäume hinterherblieben.
Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass bei klinischen Anwendungen fast alle getesteten Klassifikatoren ähnliche Ergebnisse liefern, wobei der Soft Decision Tree besonders durch seine Erklärbarkeit besticht. Der komplette Code sowie die Datensätze sind frei verfügbar auf GitHub unter https://github.com/KI-Research-Institute/Soft-Decision-Tree.
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