論文の概要: Using Shapley Values and Variational Autoencoders to Explain Predictive Models with Dependent Mixed Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13507v1
• Date: Fri, 26 Nov 2021 14:05:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-29 15:22:20.983830
• Title: Using Shapley Values and Variational Autoencoders to Explain Predictive Models with Dependent Mixed Features
• Title（参考訳）: 共有値と変分オートエンコーダを用いて依存混合特徴を持つ予測モデルを記述する
• Authors: Lars Henry Berge Olsen, Ingrid Kristine Glad, Martin Jullum and Kjersti Aas
• Abstract要約: 任意の条件付オートエンコーダ(VAEAC)を用いて,すべての機能依存関係を同時にモデル化する。 UCI Machine Learning RepositoryのデータセットであるAbaloneにVAEACを適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.064612766965483
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Shapley values are today extensively used as a model-agnostic explanation framework to explain complex predictive machine learning models. Shapley values have desirable theoretical properties and a sound mathematical foundation. Precise Shapley value estimates for dependent data rely on accurate modeling of the dependencies between all feature combinations. In this paper, we use a variational autoencoder with arbitrary conditioning (VAEAC) to model all feature dependencies simultaneously. We demonstrate through comprehensive simulation studies that VAEAC outperforms the state-of-the-art methods for a wide range of settings for both continuous and mixed dependent features. Finally, we apply VAEAC to the Abalone data set from the UCI Machine Learning Repository.
• Abstract（参考訳）: シェープ値は現在、複雑な予測機械学習モデルを説明するためのモデルに依存しない説明フレームワークとして広く使われている。 シェープ値には望ましい理論的性質と健全な数学的基礎がある。 依存データに対する正確なシェープ値の推定は、すべての機能の組み合わせ間の依存関係の正確なモデリングに依存します。 本稿では,任意の条件付オートエンコーダ(VAEAC)を用いて,すべての機能依存を同時にモデル化する。 本研究では,VAEACが連続的・混合的特徴の多種多様な設定において,最先端の手法よりも優れていることを示す。 最後に、UCI Machine Learning RepositoryのデータセットであるAbaloneにVAEACを適用する。

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