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GradTree: Learning axis-aligned decision trees with gradient descent
Marton, Sascha
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Lüdtke, Stefan
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Bartelt, Christian
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Stuckenschmidt, Heiner
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Weitere URL:
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https://openreview.net/forum?id=lWBMNF7D8F
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Dokumenttyp:
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Konferenzveröffentlichung
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Erscheinungsjahr:
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2023
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Seitenbereich:
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1-17
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Veranstaltungstitel:
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NeurIPS 2023, Second Table Representation Learning Workshop
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Veranstaltungsort:
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New Orleans, LA
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Veranstaltungsdatum:
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15.12.2023
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Ort der Veröffentlichung:
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New Orleans
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Verlag:
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Neural Information Processing Systems Foundation, Inc. (NeurIPS)
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Verwandte URLs:
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science II: Artificial Intelligence (Stuckenschmidt 2009-)
Außerfakultäre Einrichtungen > Institut für Enterprise Systems (InES)
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Fachgebiet:
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004 Informatik
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Freie Schlagwörter (Englisch):
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decision trees , gradient descent
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Abstract:
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Decision Trees (DTs) are commonly used for many machine learning tasks due to their high degree of interpretability. However, learning a DT from data is a difficult optimization problem, as it is non-convex and non-differentiable. Therefore, common approaches learn DTs using a greedy growth algorithm that minimizes the impurity locally at each internal node. Unfortunately, this greedy procedure can lead to inaccurate trees. In this paper, we present a novel approach for learning hard, axis-aligned DTs with gradient descent. The proposed method uses backpropagation with a straight-through operator on a dense DT representation, to jointly optimize all tree parameters. Our approach outperforms existing methods on a wide range of binary classification benchmarks and is available under: https://github.com/s-marton/GradTree
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Marton, Sascha
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Lüdtke, Stefan
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Stuckenschmidt, Heiner
Google Scholar:
Marton, Sascha
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Stuckenschmidt, Heiner
ORCID:
Marton, Sascha  ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8151-9223, Lüdtke, Stefan, Bartelt, Christian and Stuckenschmidt, Heiner ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0209-3859
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