論文の概要: A Weighted Solution to SVM Actionability and Interpretability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03372v1
• Date: Sun, 6 Dec 2020 20:35:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-22 02:43:13.661809
• Title: A Weighted Solution to SVM Actionability and Interpretability
• Title（参考訳）: SVMの動作性と解釈可能性に対する軽量ソリューション
• Authors: Samuel Marc Denton and Ansaf Salleb-Aouissi
• Abstract要約: 実行可能性(Actionability)は、機械学習モデルの解釈可能性や説明可能性と同じくらい重要であり、進行中で重要な研究トピックである。 本稿では,線形SVMモデルと非線形SVMモデルの両方において,動作可能性の問題に対する解を求める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Research in machine learning has successfully developed algorithms to build accurate classification models. However, in many real-world applications, such as healthcare, customer satisfaction, and environment protection, we want to be able to use the models to decide what actions to take. We investigate the concept of actionability in the context of Support Vector Machines. Actionability is as important as interpretability or explainability of machine learning models, an ongoing and important research topic. Actionability is the task that gives us ways to act upon machine learning models and their predictions. This paper finds a solution to the question of actionability on both linear and non-linear SVM models. Additionally, we introduce a way to account for weighted actions that allow for more change in certain features than others. We propose a gradient descent solution on the linear, RBF, and polynomial kernels, and we test the effectiveness of our models on both synthetic and real datasets. We are also able to explore the model's interpretability through the lens of actionability.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の研究は、正確な分類モデルを構築するアルゴリズムの開発に成功した。 しかし、医療、顧客満足度、環境保護といった現実世界の多くのアプリケーションでは、モデルを利用して、どのようなアクションをとるかを決めたいと思っています。 支援ベクトルマシンの文脈における動作可能性の概念について検討する。 実行可能性(Actionability)は、機械学習モデルの解釈可能性や説明可能性と同じくらい重要である。 Actionabilityは、マシンラーニングモデルとその予測に対処する方法を提供するタスクです。 本稿では,線形モデルと非線形svmモデルの両方における動作可能性の問題に対する解を求める。 さらに、特定の機能に対して他の機能よりも多くの変更を可能にする重み付けアクションの考慮方法も導入しています。 線形, rbf, 多項式カーネル上の勾配降下解を提案し, 合成データと実データの両方におけるモデルの有効性を検証した。 我々はまた、行動可能性のレンズを通してモデルの解釈可能性を探ることができる。

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