論文の概要: Predictive and Causal Implications of using Shapley Value for Model Interpretation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.05052v1
• Date: Wed, 12 Aug 2020 01:08:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 04:53:39.214683
• Title: Predictive and Causal Implications of using Shapley Value for Model Interpretation
• Title（参考訳）: モデル解釈におけるshapley値を用いた予測と因果関係
• Authors: Sisi Ma, Roshan Tourani
• Abstract要約: 我々は、予測モデルと因果モデルの両方において重要な概念である、シェープ価値と条件独立の関係を確立した。 その結果,モデルから高いShapley値を持つ変数を排除しても必ずしも予測性能を損なうとは限らないことが示唆された。 さらに重要なことに、変数のShapley値は、関心の対象との因果関係を反映しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.744385328015561
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Shapley value is a concept from game theory. Recently, it has been used for explaining complex models produced by machine learning techniques. Although the mathematical definition of Shapley value is straight-forward, the implication of using it as a model interpretation tool is yet to be described. In the current paper, we analyzed Shapley value in the Bayesian network framework. We established the relationship between Shapley value and conditional independence, a key concept in both predictive and causal modeling. Our results indicate that, eliminating a variable with high Shapley value from a model do not necessarily impair predictive performance, whereas eliminating a variable with low Shapley value from a model could impair performance. Therefore, using Shapley value for feature selection do not result in the most parsimonious and predictively optimal model in the general case. More importantly, Shapley value of a variable do not reflect their causal relationship with the target of interest.
• Abstract（参考訳）: シャプリーの価値はゲーム理論からの概念である。 近年,機械学習技術が生み出す複雑なモデルの説明に用いられている。 シェープ値の数学的定義は直進的であるが、モデル解釈ツールとして使うという意味はいまだに説明されていない。 本稿では,ベイジアンネットワークフレームワークにおけるShapley値の解析を行った。 予測モデルと因果モデルの両方において重要な概念であるshapley値と条件独立性の関係を確立した。 その結果,モデルからShapley値の高い変数を除去することは必ずしも予測性能を損なうわけではないが,モデルからShapley値の低い変数を除去することは性能を損なう可能性が示唆された。 したがって、特徴選択にShapley値を使用すると、一般の場合において最も同相かつ予測可能なモデルが得られない。 さらに重要なのは、変数のShapley値は、関心の対象との因果関係を反映しない。

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