論文の概要: CARE: Coherent Actionable Recourse based on Sound Counterfactual Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08197v1
• Date: Wed, 18 Aug 2021 15:26:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-19 14:51:35.957407
• Title: CARE: Coherent Actionable Recourse based on Sound Counterfactual Explanations
• Title（参考訳）: CARE:音の対実的説明に基づくコヒーレント・アクションブル・リコース
• Authors: Peyman Rasouli and Ingrid Chieh Yu
• Abstract要約: 本稿では,モデルおよびユーザレベルのデシダータに対処するモジュール型説明フレームワークであるCAREを紹介する。 モデルに依存しないアプローチとして、CAREはブラックボックスモデルに対して複数の多様な説明を生成する。
• 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: Counterfactual explanation methods interpret the outputs of a machine learning model in the form of "what-if scenarios" without compromising the fidelity-interpretability trade-off. They explain how to obtain a desired prediction from the model by recommending small changes to the input features, aka recourse. We believe an actionable recourse should be created based on sound counterfactual explanations originating from the distribution of the ground-truth data and linked to the domain knowledge. Moreover, it needs to preserve the coherency between changed/unchanged features while satisfying user/domain-specified constraints. This paper introduces CARE, a modular explanation framework that addresses the model- and user-level desiderata in a consecutive and structured manner. We tackle the existing requirements by proposing novel and efficient solutions that are formulated in a multi-objective optimization framework. The designed framework enables including arbitrary requirements and generating counterfactual explanations and actionable recourse by choice. As a model-agnostic approach, CARE generates multiple, diverse explanations for any black-box model in tabular classification and regression settings. Several experiments on standard data sets and black-box models demonstrate the effectiveness of our modular framework and its superior performance compared to the baselines.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルの出力を「何のシナリオ」という形で解釈し、忠実さと解釈可能性のトレードオフを損なうことなく解釈する。 彼らは、入力機能の変更を推奨することで、モデルから望ましい予測を得る方法について説明している。 実効性のある会話は,地中真実データの分布から発生し,ドメイン知識に結びつく音の反実的な説明に基づいて作成されるべきである。 さらに、ユーザ/ドメイン指定の制約を満たしながら、変更ないし変更されていない機能間の一貫性を維持する必要がある。 本稿では,モデルおよびユーザレベルのデシラタを連続的かつ構造化的に扱うモジュール型説明フレームワークであるCAREを紹介する。 多目的最適化フレームワークで定式化された新しい,効率的なソリューションを提案することで,既存の要件に対処する。 設計済みのフレームワークでは、任意の要件を含め、偽りの説明や実行可能なリアクションを選択できる。 モデルに依存しないアプローチとして、CAREは表の分類と回帰設定において、あらゆるブラックボックスモデルに対して多種多様な説明を生成する。 標準データセットとブラックボックスモデルに関するいくつかの実験は、モジュラーフレームワークの有効性と、ベースラインよりも優れたパフォーマンスを示している。

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