論文の概要: Evaluating Tree Explanation Methods for Anomaly Reasoning: A Case Study
of SHAP TreeExplainer and TreeInterpreter
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.06734v1
- Date: Tue, 13 Oct 2020 23:18:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-08 00:22:31.450362
- Title: Evaluating Tree Explanation Methods for Anomaly Reasoning: A Case Study
of SHAP TreeExplainer and TreeInterpreter
- Title（参考訳）: 異常推論のための木説明法の評価 : shap treeexplainer と treeinterpreter を事例として
- Authors: Pulkit Sharma, Shezan Rohinton Mirzan, Apurva Bhandari, Anish Pimpley,
Abhiram Eswaran, Soundar Srinivasan and Liqun Shao
- Abstract要約: 木に基づくモデルを記述するための2つの手法-木インタープリタ(TI)とシャプレー付加例木説明器(SHAP-TE)-の性能について検討する。
SHAP-TEはTI上での整合性を保証するが,計算量の増加を犠牲にすることで,このケーススタディでは必ずしも整合性は向上しないことがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.718611456024702
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Understanding predictions made by Machine Learning models is critical in many
applications. In this work, we investigate the performance of two methods for
explaining tree-based models- Tree Interpreter (TI) and SHapley Additive
exPlanations TreeExplainer (SHAP-TE). Using a case study on detecting anomalies
in job runtimes of applications that utilize cloud-computing platforms, we
compare these approaches using a variety of metrics, including computation
time, significance of attribution value, and explanation accuracy. We find
that, although the SHAP-TE offers consistency guarantees over TI, at the cost
of increased computation, consistency does not necessarily improve the
explanation performance in our case study.
- Abstract（参考訳）: 機械学習モデルによる予測を理解することは、多くのアプリケーションにおいて重要である。
本研究では,木に基づくモデルを記述するための2つの手法であるTree Interpreter (TI)とSHapley Additive ExPlanations TreeExplainer (SHAP-TE)について検討する。
クラウドコンピューティングプラットフォームを利用するアプリケーションのジョブランタイムにおける異常検出に関するケーススタディを用いて、計算時間、帰属価値の意義、説明精度など、さまざまなメトリクスを用いてこれらのアプローチを比較した。
SHAP-TEはTI上での整合性を保証するが,計算量の増加を犠牲にすることで,このケーススタディでは必ずしも整合性は向上しないことがわかった。
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