Fugu-MT 論文翻訳(概要): X-SHAP: towards multiplicative explainability of Machine Learning

論文の概要: X-SHAP: towards multiplicative explainability of Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04574v2
Date: Mon, 22 Jun 2020 08:05:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-24 00:42:23.549164
Title: X-SHAP: towards multiplicative explainability of Machine Learning
Title（参考訳）: X-SHAP:機械学習の乗法的説明可能性に向けて
Authors: Luisa Bouneder, Yannick L\'eo and Aim\'e Lachapelle
Abstract要約: 本稿では,局所的および大域的予測のための変数の乗法的寄与を評価するモデルに依存しないX-SHAPを提案する。一般的な線形モデルが伝統的に使われている分野(保険や生物学など)で発生する因子の乗法的相互作用を証明している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper introduces X-SHAP, a model-agnostic method that assesses multiplicative contributions of variables for both local and global predictions. This method theoretically and operationally extends the so-called additive SHAP approach. It proves useful underlying multiplicative interactions of factors, typically arising in sectors where Generalized Linear Models are traditionally used, such as in insurance or biology. We test the method on various datasets and propose a set of techniques based on individual X-SHAP contributions to build aggregated multiplicative contributions and to capture multiplicative feature importance, that we compare to traditional techniques.
Abstract（参考訳）: 本稿では,局所的および大域的予測のための変数の乗法的寄与を評価するモデルに依存しないX-SHAPを提案する。この手法は理論上、操作上、いわゆる加法シャップアプローチを拡張する。一般的な線形モデルが伝統的に使われている分野(保険や生物学など)で発生する因子の乗法的相互作用を証明している。本手法を各種データセット上で検証し,個々のX-SHAPコントリビューションに基づいて,集約型多元的コントリビューションを構築し,従来の手法と比較した多元的特徴重要度を捉える手法を提案する。

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