Fugu-MT 論文翻訳(概要): Accurate Shapley Values for explaining tree-based models

論文の概要: Accurate Shapley Values for explaining tree-based models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.03820v3
Date: Wed, 31 May 2023 17:19:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-01 23:34:49.399266
Title: Accurate Shapley Values for explaining tree-based models
Title（参考訳）: 木モデル記述のための正確なシェープ値
Authors: Salim I. Amoukou, Nicolas J-B. Brunel, Tangi Sala\"un
Abstract要約: 木構造を効率的に利用し,最先端の手法よりも精度の高い2つのシェープ値推定器を導入する。これらのメソッドはPythonパッケージとして利用できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Shapley Values (SV) are widely used in explainable AI, but their estimation and interpretation can be challenging, leading to inaccurate inferences and explanations. As a starting point, we remind an invariance principle for SV and derive the correct approach for computing the SV of categorical variables that are particularly sensitive to the encoding used. In the case of tree-based models, we introduce two estimators of Shapley Values that exploit the tree structure efficiently and are more accurate than state-of-the-art methods. Simulations and comparisons are performed with state-of-the-art algorithms and show the practical gain of our approach. Finally, we discuss the limitations of Shapley Values as a local explanation. These methods are available as a Python package.
Abstract（参考訳）: shapley value(sv)は説明可能なaiで広く使われているが、その推定と解釈は困難であり、不正確な推論と説明につながる。始点として、SVの不変原理を思い起こさせ、使用する符号化に特に敏感な分類変数のSVを計算するための正しいアプローチを導出する。木構造モデルの場合、木構造を効率的に利用し、最先端の手法よりも精度の高い2つのシェープ値推定器を導入する。シミュレーションと比較は最先端アルゴリズムを用いて行われ,本手法の実用的利益を示す。最後に、局所的な説明としてShapley Valuesの限界について論じる。これらのメソッドはPythonパッケージとして利用できる。

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