論文の概要: Efficient nonparametric statistical inference on population feature importance using Shapley values

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.09481v1
• Date: Tue, 16 Jun 2020 19:47:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-20 21:24:05.169290
• Title: Efficient nonparametric statistical inference on population feature importance using Shapley values
• Title（参考訳）: シェープリー値を用いた人口特徴量の効率的な非パラメトリック統計的推定
• Authors: Brian D. Williamson and Jean Feng
• Abstract要約: 本稿では,SPVIM(Shapley Population Variable Importance Measure)を用いた統計的推定手法を提案する。 真の SPVIM の計算複雑性は変数数とともに指数関数的に増大するが, ランダムサンプリングのみに基づく推定器を提案する。 提案手法はシミュレーションにおける有限サンプル性能が良好であり, 異なる機械学習アルゴリズムを適用した場合, ホスピタル内予測タスクでも同様の変数重要度推定が可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.6146285961466
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The true population-level importance of a variable in a prediction task provides useful knowledge about the underlying data-generating mechanism and can help in deciding which measurements to collect in subsequent experiments. Valid statistical inference on this importance is a key component in understanding the population of interest. We present a computationally efficient procedure for estimating and obtaining valid statistical inference on the Shapley Population Variable Importance Measure (SPVIM). Although the computational complexity of the true SPVIM scales exponentially with the number of variables, we propose an estimator based on randomly sampling only $\Theta(n)$ feature subsets given $n$ observations. We prove that our estimator converges at an asymptotically optimal rate. Moreover, by deriving the asymptotic distribution of our estimator, we construct valid confidence intervals and hypothesis tests. Our procedure has good finite-sample performance in simulations, and for an in-hospital mortality prediction task produces similar variable importance estimates when different machine learning algorithms are applied.
• Abstract（参考訳）: 予測タスクにおける変数の真の集団レベルの重要性は、基礎となるデータ生成メカニズムに関する有用な知識を提供し、その後の実験で収集する測定値を決定するのに役立つ。 この重要性に関する統計的推測は、関心の人口を理解する上で重要な要素である。 本稿では,SPVIM(Shapley Population Variable Importance Measure)を用いて,有効統計量の推定と推定を行う。 真の SPVIM の計算複雑性は変数の数に比例して指数関数的にスケールするが, ランダムサンプリングのみを$\Theta(n)$ とする特徴部分集合を$n$ とする推定器を提案する。 推定器が漸近的に最適な速度で収束することを示す。 さらに、推定器の漸近分布を導出することにより、有効な信頼区間と仮説テストを構築する。 本手法はシミュレーションにおける有限サンプル性能が良好であり,院内死亡予測タスクでは,異なる機械学習アルゴリズムを適用した場合と同様の変数重要度推定を行う。

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