ブーステッドツリーを決定木に蒸留するための修正ベースのアプローチ

本論文では、ブーステッドツリーを決定木に蒸留する新しいアプローチを提案しています。このアプローチは、予測性能と解釈可能性の間の受け入れ可能な妥協を提供するMLモデルの生成を目指しています。修正と呼ばれる補正手法を用いて、蒸留プロセスを実装する方法を説明しています。実験的に、このアプローチが再トレーニングによる蒸留手法と比較して興味深い成果をもたらすことを示しています。