論文の概要: On Deciding Feature Membership in Explanations of SDD & Related Classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.07553v1
• Date: Tue, 15 Feb 2022 16:38:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-16 18:17:45.321270
• Title: On Deciding Feature Membership in Explanations of SDD & Related Classifiers
• Title（参考訳）: SDDおよび関連分類器の解説における特徴員決定について
• Authors: Xuanxiang Huang, Joao Marques-Silva
• Abstract要約: この論文は、幅広い分類器のクラスに対してSigmaP$に対して、特徴メンバシップ問題(FMP)が難しいことを示している。 本稿では,SDD(Sentential Decision Diagrams)と他の命題言語に代表される分類器の命題符号化を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.685316573653194
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: When reasoning about explanations of Machine Learning (ML) classifiers, a pertinent query is to decide whether some sensitive features can serve for explaining a given prediction. Recent work showed that the feature membership problem (FMP) is hard for $\Sigma_2^P$ for a broad class of classifiers. In contrast, this paper shows that for a number of families of classifiers, FMP is in NP. Concretely, the paper proves that any classifier for which an explanation can be computed in polynomial time, then deciding feature membership in an explanation can be decided with one NP oracle call. The paper then proposes propositional encodings for classifiers represented with Sentential Decision Diagrams (SDDs) and for other related propositional languages. The experimental results confirm the practical efficiency of the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ml)分類器の説明を推論する場合、関連するクエリは、与えられた予測を説明するのに重要な機能があるかどうかを決定することである。 最近の研究は、幅広い分類器のクラスに対して、FMPは$\Sigma_2^P$では難しいことを示した。 これとは対照的に, 分類器群ではFMPがNPであることを示す。 具体的には、説明を多項式時間で計算できる分類器を1つのnp oracleコールで決定できることを実証する。 そこで本論文では,Sentential Decision Diagrams (SDD) で表される分類器の命題エンコーディングと他の命題言語について提案する。 実験の結果,提案手法の実用性が確認された。

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