論文の概要: LIMEtree: Consistent and Faithful Surrogate Explanations of Multiple Classes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.01427v4
• Date: Wed, 26 Feb 2025 15:32:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-02 22:24:12.694548
• Title: LIMEtree: Consistent and Faithful Surrogate Explanations of Multiple Classes
• Title（参考訳）: LIMEtree: 複数のクラスの一貫性と忠実なサロゲート説明
• Authors: Kacper Sokol, Peter Flach,
• Abstract要約: マルチクラス説明の新しいパラダイムを紹介する。 LIMEtree と呼ばれる多出力回帰木に基づく局所代理モデルを提案する。 強い忠実性の保証に加えて、我々の実装は多様な説明型を提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.031336702345381
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Explainable artificial intelligence provides tools to better understand predictive models and their decisions, but many such methods are limited to producing insights with respect to a single class. When generating explanations for several classes, reasoning over them to obtain a comprehensive view may be difficult since they can present competing or contradictory evidence. To address this challenge we introduce the novel paradigm of multi-class explanations. We outline the theory behind such techniques and propose a local surrogate model based on multi-output regression trees -- called LIMEtree -- that offers faithful and consistent explanations of multiple classes for individual predictions while being post-hoc, model-agnostic and data-universal. On top of strong fidelity guarantees, our implementation delivers a range of diverse explanation types, including counterfactual statements favoured in the literature. We evaluate our algorithm with respect to explainability desiderata, through quantitative experiments and via a pilot user study, on image and tabular data classification tasks, comparing it to LIME, which is a state-of-the-art surrogate explainer. Our contributions demonstrate the benefits of multi-class explanations and wide-ranging advantages of our method across a diverse set of scenarios.
• Abstract（参考訳）: 説明可能な人工知能は、予測モデルとその決定をよりよく理解するためのツールを提供するが、そのような方法の多くは、単一のクラスに関する洞察を生み出すことに限定されている。 いくつかのクラスの説明を生成する際には、それらが競合するあるいは矛盾する証拠を提示できるため、包括的な見解を得るための推論は困難である。 この課題に対処するために,多クラス説明の新しいパラダイムを導入する。 我々は,これらの手法の背景にある理論を概説し,多出力回帰木に基づく局所代理モデル(LIMEtree)を提案する。 本実装では,強い忠実性保証に加えて,文献に好まれる反事実文など,多種多様な説明型を提供する。 筆者らは,画像および表層データ分類タスクを用いて,定量的実験およびパイロットユーザスタディを通じて,説明可能性デシダラタに関するアルゴリズムを評価し,現状のサロゲート説明装置であるLIMEと比較した。 提案するコントリビューションは,多種多様なシナリオにまたがるマルチクラス説明の利点と,メソッドの幅広い利点を示すものである。

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