論文の概要: What makes you unique?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.08013v1
• Date: Mon, 17 May 2021 16:53:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-18 17:34:01.874164
• Title: What makes you unique?
• Title（参考訳）: なぜあなたは独特なの?
• Authors: Benjamin B. Seiler, Masayoshi Mase, Art B. Owen
• Abstract要約: この特異度Shapley測度は、条件エントロピーの重み付け和となる対象に集約することができる。 ノースカロライナ州の投票者登録ロールから変数を明らかにすることによる異なる効果と異常な太陽フレアの同定に一意性シャプリーを用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper proposes a uniqueness Shapley measure to compare the extent to which different variables are able to identify a subject. Revealing the value of a variable on subject $t$ shrinks the set of possible subjects that $t$ could be. The extent of the shrinkage depends on which other variables have also been revealed. We use Shapley value to combine all of the reductions in log cardinality due to revealing a variable after some subset of the other variables has been revealed. This uniqueness Shapley measure can be aggregated over subjects where it becomes a weighted sum of conditional entropies. Aggregation over subsets of subjects can address questions like how identifying is age for people of a given zip code. Such aggregates have a corresponding expression in terms of cross entropies. We use uniqueness Shapley to investigate the differential effects of revealing variables from the North Carolina voter registration rolls and in identifying anomalous solar flares. An enormous speedup (approaching 2000 fold in one example) is obtained by using the all dimension trees of Moore and Lee (1998) to store the cardinalities we need.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,異なる変数が対象を識別できる範囲を比較するために,一意性シェープ測度を提案する。 subject $t$ の変数の値を取得することで、$t$ の可能な対象のセットを縮小する。 縮小の程度は、他の変数も明らかにされているかに依存する。 私たちはShapley値を使って、他の変数のサブセットが明らかにされた後、変数が明らかにされたため、ログの濃度の減少を全て組み合わせます。 この特異度Shapley測度は、条件エントロピーの重み付け和となる対象に集約することができる。 被験者のサブセットに対するアグリゲーションは、与えられたzipコードの人々の年齢の特定など、問題に対処できる。 このような集合は交叉エントロピーの観点から対応する表現を持つ。 ノースカロライナ州の投票者登録ロールから変数を明らかにすることによる異なる効果と異常な太陽フレアの同定に一意性シャプリーを用いる。 ムーアとリー(1998)のすべての次元木を用いて、必要な濃度を保存することにより、巨大なスピードアップ(一例に2000倍)が得られる。

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