预印本前沿

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Combining Discrete Choice Models and Neural Networks through Embeddings: Formulation, Interpretability and Performance

Ioanna Arkoudi · Carlos Lima Azevedo · Francisco C. Pereira首次提交 2021-09-24 · 修订 2021-09-30 · v2arXiv预印本

通过嵌入结合离散选择模型与神经网络：形式、可解释性及表现AI 解读

This study proposes a novel approach that combines theory and data-driven choice models using Artificial Neural Networks (ANNs). In particular, we use continuous vector representations, called embeddings, for encoding categorical or discrete explanatory variables with a special focus on interpretability and model transparency. Although embedding representations within the logit framework have been conceptualized by Pereira (2019), their dimensions do not have an absolute…

微观 · 离散选择机器学习与 DML 空间与网络

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