論文の概要: Interpreting Process Predictions using a Milestone-Aware Counterfactual Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.08697v1
• Date: Mon, 19 Jul 2021 09:14:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-20 23:21:59.058523
• Title: Interpreting Process Predictions using a Milestone-Aware Counterfactual Approach
• Title（参考訳）: マイルストーン対応カウンターファクトアプローチによるプロセス予測の解釈
• Authors: Chihcheng Hsieh and Catarina Moreira and Chun Ouyang
• Abstract要約: 本稿では,予測プロセス分析の文脈において,一般的なモデルに依存しない逆ファクトアルアルゴリズムであるDiCEの利用について検討する。 分析の結果,プロセス予測の導出に際し,アルゴリズムは限定的であることがわかった。 本稿では,足跡の異なる段階における節目対応の反事実の導出を支援する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predictive process analytics often apply machine learning to predict the future states of a running business process. However, the internal mechanisms of many existing predictive algorithms are opaque and a human decision-maker is unable to understand \emph{why} a certain activity was predicted. Recently, counterfactuals have been proposed in the literature to derive human-understandable explanations from predictive models. Current counterfactual approaches consist of finding the minimum feature change that can make a certain prediction flip its outcome. Although many algorithms have been proposed, their application to the sequence and multi-dimensional data like event logs has not been explored in the literature. In this paper, we explore the use of a recent, popular model-agnostic counterfactual algorithm, DiCE, in the context of predictive process analytics. The analysis reveals that the algorithm is limited when being applied to derive explanations of process predictions, due to (1) process domain knowledge not being taken into account, (2) long traces that often tend to be less understandable, and (3) difficulties in optimising the counterfactual search with categorical variables. We design an extension of DiCE that can generate counterfactuals for process predictions, and propose an approach that supports deriving milestone-aware counterfactuals at different stages of a trace to promote interpretability. We apply our approach to BPIC2012 event log and the analysis results demonstrate the effectiveness of the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: 予測プロセス分析は、しばしば機械学習を適用して、実行中のビジネスプロセスの将来状態を予測します。 しかし、既存の多くの予測アルゴリズムの内部機構は不透明であり、人間の意思決定者は特定のアクティビティが予測されたことを理解することができない。 近年,予測モデルから人間に理解可能な説明を導き出すための対策が文献で提案されている。 現在のカウンターファクトのアプローチは、ある予測結果を覆すことができる最小限の特徴変化を見つけることで成り立っている。 多くのアルゴリズムが提案されているが、そのシーケンスやイベントログのような多次元データへの応用は研究されていない。 本稿では,最近普及しているモデルに依存しない反ファクトアルゴリズムであるDiCEの予測プロセス解析における利用について検討する。 解析の結果,(1)プロセス領域の知識が考慮されていないこと,(2)理解できない傾向の長いトレース,(3)カテゴリー変数による反事実探索の最適化が困難であることなどから,プロセス予測の説明を導出する場合にアルゴリズムが限定されることが明らかになった。 本稿では,プロセス予測のためのデファクトを生成可能なDiCEの拡張を設計し,トラストの異なる段階におけるマイルストーン対応デファクトの導出を支援するアプローチを提案する。 本手法をBPIC2012イベントログに適用し,提案手法の有効性を示す。

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