保解释性又提性能
在保持决策树可解释性的同时，通过嵌入神经网络提升表示学习能力。
Biao, Xu · 王尧 · 廖貅武 · 王开东
Decision Support Systems 2023
通过将神经网络嵌入梯度提升框架，克服了传统树方法表示能力不足的问题。
基于软决策树的集成结构保留了决策树的可解释性，便于理解模型决策过程。
在训练阶段采用组合 AUC 最大化方法，从算法层面解决欺诈检测中的数据不平衡问题。
在多个真实欺诈检测数据集上取得显著性能提升。