論文の概要: General Pitfalls of Model-Agnostic Interpretation Methods for Machine Learning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.04131v2
• Date: Tue, 17 Aug 2021 06:58:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-12 10:10:53.162046
• Title: General Pitfalls of Model-Agnostic Interpretation Methods for Machine Learning Models
• Title（参考訳）: 機械学習モデルに対するモデル非依存解釈法の一般的な落とし穴
• Authors: Christoph Molnar, Gunnar K\"onig, Julia Herbinger, Timo Freiesleben, Susanne Dandl, Christian A. Scholbeck, Giuseppe Casalicchio, Moritz Grosse-Wentrup, Bernd Bischl
• Abstract要約: 我々は、間違った文脈で解釈技術を使用するなど、機械学習モデル解釈の多くの一般的な落とし穴を強調した。 平均モデル行動を記述するグローバルメソッドの落とし穴に注目するが、個々の予測を説明するローカルメソッドにも多くの落とし穴が適用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.025459377812322
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: An increasing number of model-agnostic interpretation techniques for machine learning (ML) models such as partial dependence plots (PDP), permutation feature importance (PFI) and Shapley values provide insightful model interpretations, but can lead to wrong conclusions if applied incorrectly. We highlight many general pitfalls of ML model interpretation, such as using interpretation techniques in the wrong context, interpreting models that do not generalize well, ignoring feature dependencies, interactions, uncertainty estimates and issues in high-dimensional settings, or making unjustified causal interpretations, and illustrate them with examples. We focus on pitfalls for global methods that describe the average model behavior, but many pitfalls also apply to local methods that explain individual predictions. Our paper addresses ML practitioners by raising awareness of pitfalls and identifying solutions for correct model interpretation, but also addresses ML researchers by discussing open issues for further research.
• Abstract（参考訳）: 部分依存プロット(PDP)、置換特徴重要度(PFI)、シェープリー値などの機械学習(ML)モデルに対するモデルに依存しない解釈技術が増加し、洞察に富んだモデル解釈を提供するが、正しく適用すれば間違った結論につながる可能性がある。 例えば、間違った文脈で解釈技術を使うこと、よく一般化されていないモデルを解釈すること、特徴依存性、相互作用、不確実性推定や高次元設定における問題を無視したり、不当な因果解釈を行ったり、例で説明したりといったことである。 平均モデル行動を記述するグローバルメソッドの落とし穴に注目するが、個々の予測を説明するローカルメソッドにも多くの落とし穴が適用される。 本論文は,機械学習の実践者に対して,落とし穴に対する意識を高め,適切なモデル解釈のためのソリューションを特定することによって対処すると同時に,さらなる研究のためのオープンな課題を議論することによって,ML研究者に対処する。

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