論文の概要: An Investigation of Interpretability Techniques for Deep Learning in
Predictive Process Analytics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.09192v1
- Date: Fri, 21 Feb 2020 09:14:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-30 00:44:53.573905
- Title: An Investigation of Interpretability Techniques for Deep Learning in
Predictive Process Analytics
- Title（参考訳）: 予測プロセス分析における深層学習の解釈可能性の検討
- Authors: Catarina Moreira and Renuka Sindhgatta and Chun Ouyang and Peter Bruza
and Andreas Wichert
- Abstract要約: 本稿では、深層ニューラルネットワークとランダムフォレストという、医学的意思決定文学において最も成功した学習アルゴリズムの2つの解釈可能性手法について検討する。
我々は,患者のがんの種類を予測するためのモデルを学ぶ。
がんのタイプに関する有用な洞察を提供する予測に使用される特定の特徴と、十分に一般化されていない特徴が見られます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.162419921663162
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper explores interpretability techniques for two of the most
successful learning algorithms in medical decision-making literature: deep
neural networks and random forests. We applied these algorithms in a real-world
medical dataset containing information about patients with cancer, where we
learn models that try to predict the type of cancer of the patient, given their
set of medical activity records.
We explored different algorithms based on neural network architectures using
long short term deep neural networks, and random forests. Since there is a
growing need to provide decision-makers understandings about the logic of
predictions of black boxes, we also explored different techniques that provide
interpretations for these classifiers. In one of the techniques, we intercepted
some hidden layers of these neural networks and used autoencoders in order to
learn what is the representation of the input in the hidden layers. In another,
we investigated an interpretable model locally around the random forest's
prediction.
Results show learning an interpretable model locally around the model's
prediction leads to a higher understanding of why the algorithm is making some
decision. Use of local and linear model helps identify the features used in
prediction of a specific instance or data point. We see certain distinct
features used for predictions that provide useful insights about the type of
cancer, along with features that do not generalize well. In addition, the
structured deep learning approach using autoencoders provided meaningful
prediction insights, which resulted in the identification of nonlinear clusters
correspondent to the patients' different types of cancer.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,深層ニューラルネットワークとランダム森林という,医学的意思決定文学において最も成功した2つの学習アルゴリズムの解釈可能性について検討する。
我々は、これらのアルゴリズムを、がん患者に関する情報を含む現実世界の医療データセットに適用し、医療活動の記録から患者のがんの種類を予測するモデルを学習した。
我々は、長期の深層ニューラルネットワークとランダムフォレストを用いて、ニューラルネットワークアーキテクチャに基づく異なるアルゴリズムを探索した。
ブラックボックスの予測の論理について意思決定者に提供する必要性が高まっているため、これらの分類器に解釈を提供する様々な手法も検討した。
この手法の1つでは、これらのニューラルネットワークの隠れた層をインターセプトし、隠れた層における入力の表現を学習するためにオートエンコーダを用いた。
また,無作為林の予測付近の解釈可能なモデルについて検討した。
結果から,モデル予測の周辺で局所的に解釈可能なモデルを学ぶと,アルゴリズムが決定を下す理由の理解が高まることがわかった。
局所的および線形モデルの使用は、特定のインスタンスやデータポイントの予測に使用される特徴を特定するのに役立つ。
がんのタイプに関する有用な洞察を提供する予測に使用される特定の特徴と、十分に一般化されていない特徴が見られます。
さらに, 自己エンコーダを用いた構造化深層学習手法により有意な予測結果が得られ, 患者の異なる種類のがんに対応する非線形クラスタの同定が可能となった。
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