論文の概要: HypoML: Visual Analysis for Hypothesis-based Evaluation of Machine Learning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.05271v1
• Date: Wed, 12 Feb 2020 23:03:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-01 19:55:12.652409
• Title: HypoML: Visual Analysis for Hypothesis-based Evaluation of Machine Learning Models
• Title（参考訳）: hypoML: 仮説に基づく機械学習モデルの評価のためのビジュアル分析
• Authors: Qianwen Wang, William Alexander, Jack Pegg, Huamin Qu, and Min Chen
• Abstract要約: hypoMLは、機械学習(ML)モデルの仮説に基づく評価を可能にする視覚分析ツールである。 我々はHypoMLを多くの仮説概念に適用し、視覚解析の直感的で説明可能な性質を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.28365801037429
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present a visual analytics tool for enabling hypothesis-based evaluation of machine learning (ML) models. We describe a novel ML-testing framework that combines the traditional statistical hypothesis testing (commonly used in empirical research) with logical reasoning about the conclusions of multiple hypotheses. The framework defines a controlled configuration for testing a number of hypotheses as to whether and how some extra information about a "concept" or "feature" may benefit or hinder a ML model. Because reasoning multiple hypotheses is not always straightforward, we provide HypoML as a visual analysis tool, with which, the multi-thread testing data is transformed to a visual representation for rapid observation of the conclusions and the logical flow between the testing data and hypotheses.We have applied HypoML to a number of hypothesized concepts, demonstrating the intuitive and explainable nature of the visual analysis.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習モデル(ML)の仮説に基づく評価を可能にする視覚解析ツールを提案する。 本稿では,従来の統計的仮説テスト(実証実験でよく用いられる)と,複数の仮説の結論に関する論理的推論を組み合わせたML-testingフレームワークについて述べる。 このフレームワークは、"概念"や"機能"に関する余分な情報がMLモデルにどのような恩恵をもたらすか、あるいは妨げられるかについて、多くの仮説をテストするための制御された構成を定義している。 複数の仮説を推論することは必ずしも簡単ではないため、マルチスレッドテストデータを視覚的表現に変換して、結論とテストデータと仮説の間の論理フローを迅速に観察するビジュアル分析ツールとして、hypomlを提供する。

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