論文の概要: Explainability of Predictive Process Monitoring Results: Can You See My Data Issues?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.08041v1
• Date: Wed, 16 Feb 2022 13:14:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-17 14:30:45.988688
• Title: Explainability of Predictive Process Monitoring Results: Can You See My Data Issues?
• Title（参考訳）: 予測プロセス監視結果の説明可能性: 私のデータ問題が分かるか?
• Authors: Ghada Elkhawaga, Mervat Abuelkheir, Manfred Reichert
• Abstract要約: 予測ビジネスプロセス監視(PPM)は、プロセスマイニングのユースケースとして、数年前から存在しています。 結果から得られた説明の相違が、基礎となるデータにおけるいくつかの問題を如何に示しているかを考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.10770247120758
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Predictive business process monitoring (PPM) has been around for several years as a use case of process mining. PPM enables foreseeing the future of a business process through predicting relevant information about how a running process instance might end, related performance indicators, and other predictable aspects. A big share of PPM approaches adopts a Machine Learning (ML) technique to address a prediction task, especially non-process-aware PPM approaches. Consequently, PPM inherits the challenges faced by ML approaches. One of these challenges concerns the need to gain user trust in the predictions generated. The field of explainable artificial intelligence (XAI) addresses this issue. However, the choices made, and the techniques employed in a PPM task, in addition to ML model characteristics, influence resulting explanations. A comparison of the influence of different settings on the generated explanations is missing. To address this gap, we investigate the effect of different PPM settings on resulting data fed into an ML model and consequently to a XAI method. We study how differences in resulting explanations may indicate several issues in underlying data. We construct a framework for our experiments including different settings at each stage of PPM with XAI integrated as a fundamental part. Our experiments reveal several inconsistencies, as well as agreements, between data characteristics (and hence expectations about these data), important data used by the ML model as a result of querying it, and explanations of predictions of the investigated ML model.
• Abstract（参考訳）: 予測ビジネスプロセス監視(PPM)は、プロセスマイニングのユースケースとして、数年前から存在しています。 PPMは、実行中のプロセスインスタンスの終了方法、関連するパフォーマンス指標、その他の予測可能な側面に関する関連情報を予測することで、ビジネスプロセスの将来を予見することを可能にする。 PPMアプローチの大部分では、予測タスク、特にプロセス対応のPPMアプローチに対処するために、機械学習(ML)技術を採用している。 その結果、PPMはMLアプローチが直面する課題を継承する。 これらの課題の1つは、生成された予測に対するユーザの信頼を得る必要性に関するものだ。 説明可能な人工知能(XAI)の分野はこの問題に対処する。 しかし, MLモデルの特徴に加えて, PPMタスクにおける選択やテクニックが, 結果の説明に影響を及ぼす。 生成した説明に対する異なる設定の影響の比較は欠落している。 このギャップに対処するため、MLモデルに入力されたデータに対する異なるPPM設定の影響について検討し、XAI手法を提案する。 結果から得られた説明の相違は、基礎となるデータにおけるいくつかの問題を示す可能性がある。 我々は,PPMの各段階の異なる設定を含む実験のためのフレームワークを構築し,XAIを基本部分として統合する。 実験の結果,データ特性(およびこれらのデータに対する期待値),クエリ結果としてMLモデルが使用する重要なデータ,調査対象のMLモデルの予測に関する説明との間には,いくつかの矛盾点や一致点が明らかになった。

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