論文の概要: Consistent Sufficient Explanations and Minimal Local Rules for
explaining regression and classification models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.04658v1
- Date: Mon, 8 Nov 2021 17:27:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-09 16:35:48.764828
- Title: Consistent Sufficient Explanations and Minimal Local Rules for
explaining regression and classification models
- Title（参考訳）: 回帰モデルと分類モデルを説明するための一貫性十分記述と最小局所規則
- Authors: Salim I. Amoukou and Nicolas J.B Brunel
- Abstract要約: 我々は確率的十分説明(P-SE)の概念を拡張した
P-SEの要点は、同じ予測を維持する条件確率を計算することである。
我々は、$X$の分布を学ばず、予測を行うモデルも持たない非バイナリ機能に対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: To explain the decision of any model, we extend the notion of probabilistic
Sufficient Explanations (P-SE). For each instance, this approach selects the
minimal subset of features that is sufficient to yield the same prediction with
high probability, while removing other features. The crux of P-SE is to compute
the conditional probability of maintaining the same prediction. Therefore, we
introduce an accurate and fast estimator of this probability via random Forests
for any data $(\boldsymbol{X}, Y)$ and show its efficiency through a
theoretical analysis of its consistency. As a consequence, we extend the P-SE
to regression problems. In addition, we deal with non-binary features, without
learning the distribution of $X$ nor having the model for making predictions.
Finally, we introduce local rule-based explanations for
regression/classification based on the P-SE and compare our approaches w.r.t
other explainable AI methods. These methods are publicly available as a Python
package at \url{www.github.com/salimamoukou/acv00}.
- Abstract（参考訳）: モデルの決定を説明するため、確率的十分説明(P-SE)の概念を拡張した。
それぞれのインスタンスに対して、このアプローチは、同じ予測を高い確率で得るのに十分な機能の最小サブセットを選択し、他の機能を削除する。
P-SEの要点は、同じ予測を維持する条件確率を計算することである。
したがって、任意のデータ$(\boldsymbol{X}, Y)$に対してランダムフォレストを通してこの確率を正確に高速に推定し、その一貫性の理論的解析を通じてその効率を示す。
その結果、p-se を回帰問題へと拡張する。
さらに、$X$の分布を学習せず、予測を行うモデルも持たずに、非バイナリ機能に対処する。
最後に、P-SEに基づく回帰/分類のための局所ルールに基づく説明を導入し、他の説明可能なAI手法と比較する。
これらのメソッドは Python パッケージとして \url{www.github.com/salimamoukou/acv00} で公開されている。
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