摘要：
本文通过整合基于树的方法和神经网络，提出了一个梯度增强神经决策森林(GrNDF)模型。GrNDF 具有较高的高灵活性和可解释性，灵活性体现在通过将输入映射到嵌入层来灵活地处理不同类型或大小的特征。可解释性体现在可以通过神经决策树传递输入来解释，其中分裂节点显示输入数据到叶节点的概率，叶节点显示预测结果的不同概率分布。并通过概率神经决策树提供输入来解释，其中分裂节点显示传输到叶节点的输入的概率，而叶节点显示用于预测的不同概率分布。GrNDF 进行了调参实验和消融实验，并评估了模型在几个不同特点的数据集上的性能。与一系列 baseline 和现有的研究相比，本文模型具有较好的预测性能。 阅读全文