論文の概要: SHAFF: Fast and consistent SHApley eFfect estimates via random Forests

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.11724v1
• Date: Tue, 25 May 2021 07:48:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-26 14:28:04.061505
• Title: SHAFF: Fast and consistent SHApley eFfect estimates via random Forests
• Title（参考訳）: SHAFF: ランダム森林による高速で一貫したSHApley eFfectの推定
• Authors: Cl\'ement B\'enard (LPSM), G\'erard Biau (LPSM), S\'ebastien da Veiga, Erwan Scornet (CMAP)
• Abstract要約: 入力変数が依存している場合でも、高速で正確なシェープ効果推定であるSHAFFを導入する。 C++とRにおけるSHAFFの実装はオンラインで入手できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Interpretability of learning algorithms is crucial for applications involving critical decisions, and variable importance is one of the main interpretation tools. Shapley effects are now widely used to interpret both tree ensembles and neural networks, as they can efficiently handle dependence and interactions in the data, as opposed to most other variable importance measures. However, estimating Shapley effects is a challenging task, because of the computational complexity and the conditional expectation estimates. Accordingly, existing Shapley algorithms have flaws: a costly running time, or a bias when input variables are dependent. Therefore, we introduce SHAFF, SHApley eFfects via random Forests, a fast and accurate Shapley effect estimate, even when input variables are dependent. We show SHAFF efficiency through both a theoretical analysis of its consistency, and the practical performance improvements over competitors with extensive experiments. An implementation of SHAFF in C++ and R is available online.
• Abstract（参考訳）: 学習アルゴリズムの解釈可能性は重要な決定を伴うアプリケーションにとって重要であり、変数の重要性は主要な解釈ツールの1つである。 シェープ効果は、他のほとんどの可変重要度尺度とは対照的に、データ内の依存や相互作用を効率的に処理できるため、ツリーアンサンブルとニューラルネットワークの両方を解釈するために広く使用されている。 しかし、シャプリー効果の推定は計算の複雑さと条件付き期待値の見積もりのために難しい課題である。 したがって、既存のshapleyアルゴリズムには、コストのかかる実行時間や入力変数に依存するバイアスという欠陥がある。 そこで,SHAFF,SHApley eFfects via random Forests, a fast and accurate Shapley effect estimates, if if input variables are dependent。 我々は,SHAFFの効率を,その整合性の理論的解析と,広範に実験を行った競合相手に対する実用的性能改善の両面から示す。 C++とRにおけるSHAFFの実装はオンラインで入手できる。

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