論文の概要: Interpretation of multi-label classification models using shapley values

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10505v1
• Date: Wed, 21 Apr 2021 12:51:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-22 14:20:22.004377
• Title: Interpretation of multi-label classification models using shapley values
• Title（参考訳）: シャプリー値を用いたマルチラベル分類モデルの解釈
• Authors: Shikun Chen
• Abstract要約: 本研究は,shap法を用いて,マルチラベル分類タスクの説明をさらに拡張する。 この実験は、よく知られたマルチラベルデータセット上の異なるアルゴリズムの包括的な比較を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5482532589225552
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Multi-label classification is a type of classification task, it is used when there are two or more classes, and the data point we want to predict may belong to none of the classes or all of them at the same time. In the real world, many applications are actually multi-label involved, including information retrieval, multimedia content annotation, web mining, and so on. A game theory-based framework known as SHapley Additive exPlanations (SHAP) has been applied to explain various supervised learning models without being aware of the exact model. Herein, this work further extends the explanation of multi-label classification task by using the SHAP methodology. The experiment demonstrates a comprehensive comparision of different algorithms on well known multi-label datasets and shows the usefulness of the interpretation.
• Abstract（参考訳）: マルチラベル分類(multi-label classification)は、分類タスクの一種で、2つ以上のクラスがある場合に使用され、予測したいデータポイントは、いずれのクラスにも属さないか、あるいはすべてを同時に属さない可能性がある。 現実の世界では、情報検索、マルチメディアコンテンツアノテーション、webマイニングなど、多くのアプリケーションが実際にマルチレーベルに関わっています。 SHAP(SHapley Additive ExPlanations)として知られるゲーム理論に基づくフレームワークが、正確なモデルを知らずに様々な教師付き学習モデルを説明するために応用されている。 そこで本研究では,shap法を用いて,マルチラベル分類タスクの説明をさらに拡張する。 この実験は、よく知られたマルチラベルデータセット上の異なるアルゴリズムの包括的比較を示し、解釈の有用性を示す。

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