論文の概要: Unified Shapley Framework to Explain Prediction Drift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07862v1
• Date: Mon, 15 Feb 2021 21:58:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-17 21:14:30.840368
• Title: Unified Shapley Framework to Explain Prediction Drift
• Title（参考訳）: Unified Shapley Framework - 予測ドリフトを説明する
• Authors: Aalok Shanbhag, Avijit Ghosh, Josh Rubin
• Abstract要約: この問題に対処するための公理的に正当化された方法として,GroupShapley と GroupIG を提案する。 そのために、Shapley値に基づいた現在の機能/データの重要度を、分散比較の本質的に問題として再設定します。 分布差の特定の望ましい特性を公理化し、それらを選択することの意味を研究する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predictions are the currency of a machine learning model, and to understand the model's behavior over segments of a dataset, or over time, is an important problem in machine learning research and practice. There currently is no systematic framework to understand this drift in prediction distributions over time or between two semantically meaningful slices of data, in terms of the input features and points. We propose GroupShapley and GroupIG (Integrated Gradients), as axiomatically justified methods to tackle this problem. In doing so, we re-frame all current feature/data importance measures based on the Shapley value as essentially problems of distributional comparisons, and unify them under a common umbrella. We axiomatize certain desirable properties of distributional difference, and study the implications of choosing them empirically.
• Abstract（参考訳）: 予測は機械学習モデルの通貨であり、データセットのセグメントや時間の経過とともにモデルの振る舞いを理解することは、機械学習の研究と実践において重要な問題である。 現在、入力特徴と点の観点から、時間的あるいは意味論的に意味のある2つのデータスライス間の予測分布において、この流れを理解するための体系的なフレームワークは存在しない。 我々は,この問題に対処するための公理的正当化手法として,グループハプリーとグループイグ(統合勾配)を提案する。 そのために私たちは,現在の機能/データ重要度指標をすべてシャプリー値に基づいて再編成し,分散比較の本質的に問題として,共通の傘の下でそれらを統一します。 分布差の特定の望ましい性質を公理化し,経験的選択の意義について検討する。

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