論文の概要: Beyond Importance Scores: Interpreting Tabular ML by Visualizing Feature Semantics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.05898v1
• Date: Wed, 10 Nov 2021 19:42:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-13 05:19:06.073506
• Title: Beyond Importance Scores: Interpreting Tabular ML by Visualizing Feature Semantics
• Title（参考訳）: 重要度以上のスコア:特徴セマンティクスの可視化による表型mlの解釈
• Authors: Amirata Ghorbani, Dina Berenbaum, Maor Ivgi, Yuval Dafna, James Zou
• Abstract要約: 機械学習(ML)モデルが批判的な意思決定に広く利用されているため、解釈可能性(interpretability)は活発な研究トピックになりつつある。 表データに使われている既存の解釈可能性の手法の多くは、特徴重要点のみを報告している。 我々は,新しいグローバル解釈可能性法であるFeature Vectorsを導入することで,この制限に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.410093908967976
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Interpretability is becoming an active research topic as machine learning (ML) models are more widely used to make critical decisions. Tabular data is one of the most commonly used modes of data in diverse applications such as healthcare and finance. Much of the existing interpretability methods used for tabular data only report feature-importance scores -- either locally (per example) or globally (per model) -- but they do not provide interpretation or visualization of how the features interact. We address this limitation by introducing Feature Vectors, a new global interpretability method designed for tabular datasets. In addition to providing feature-importance, Feature Vectors discovers the inherent semantic relationship among features via an intuitive feature visualization technique. Our systematic experiments demonstrate the empirical utility of this new method by applying it to several real-world datasets. We further provide an easy-to-use Python package for Feature Vectors.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ml)モデルは批判的な意思決定に広く使われているため、解釈性は活発な研究テーマになりつつある。 表データ(英: tabular data)は、医療や金融などの様々なアプリケーションにおいて最も一般的に使用されるデータモードの1つである。 表データで使用される既存の解釈可能性メソッドの多くは、機能インポータンススコア(ローカル(例)またはグローバル(モデル))のみを報告しているが、機能がどのように相互作用するかの解釈や可視化は提供していない。 表型データセット用に設計された新しいグローバル解釈手法であるfeature vectorsを導入することで,この制限に対処した。 機能の重要性に加えて、Feature Vectorsは直感的な機能可視化技術によって、機能間の固有のセマンティックな関係を発見する。 提案手法を実世界のデータセットに適用し,実験により実証的有用性を示す。 さらに,機能ベクタ用のpythonパッケージも提供しています。

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