論文の概要: Benchmarking Instance-Centric Counterfactual Algorithms for XAI: From White Box to Black Box

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.02399v4
• Date: Tue, 11 Jun 2024 05:33:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 10:27:01.477262
• Title: Benchmarking Instance-Centric Counterfactual Algorithms for XAI: From White Box to Black Box
• Title（参考訳）: XAIのインスタンス中心対実アルゴリズムのベンチマーク:ホワイトボックスからブラックボックスへ
• Authors: Catarina Moreira, Yu-Liang Chou, Chihcheng Hsieh, Chun Ouyang, Joaquim Jorge, João Madeiras Pereira,
• Abstract要約: 異なる機械学習モデルは、カウンターファクトの説明の生成にほとんど影響を与えない。 近接損失関数を一意に基礎とする対実的アルゴリズムは動作不可能であり、意味のある説明は提供しない。 カウンターファクトインスペクション分析は、カウンターファクトインスペクションの堅牢性を確保するために強く推奨される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.26388783516590225
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This study investigates the impact of machine learning models on the generation of counterfactual explanations by conducting a benchmark evaluation over three different types of models: a decision tree (fully transparent, interpretable, white-box model), a random forest (semi-interpretable, grey-box model), and a neural network (fully opaque, black-box model). We tested the counterfactual generation process using four algorithms (DiCE, WatcherCF, prototype, and GrowingSpheresCF) in the literature in 25 different datasets. Our findings indicate that: (1) Different machine learning models have little impact on the generation of counterfactual explanations; (2) Counterfactual algorithms based uniquely on proximity loss functions are not actionable and will not provide meaningful explanations; (3) One cannot have meaningful evaluation results without guaranteeing plausibility in the counterfactual generation. Algorithms that do not consider plausibility in their internal mechanisms will lead to biased and unreliable conclusions if evaluated with the current state-of-the-art metrics; (4) A counterfactual inspection analysis is strongly recommended to ensure a robust examination of counterfactual explanations and the potential identification of biases.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、決定木(完全に透明で、解釈可能な、ホワイトボックスモデル)、ランダム森林(半解釈可能な、グレーボックスモデル)、ニューラルネットワーク(完全に不透明な、ブラックボックスモデル)の3種類のモデルに対してベンチマーク評価を行い、機械学習モデルが対物説明の生成に与える影響について検討する。 文献中の4つのアルゴリズム(DiCE,WatcherCF,プロトタイプ,GrowingSpheresCF)を25種類のデータセットで検証した。 その結果,(1) 機械学習モデルの違いは, 対物的説明の生成にはほとんど影響を与えず, (2) 近接損失関数を一意に用いた対物的アルゴリズムは動作不可能であり, 有意義な説明を与えない,(3) 対物的生成の妥当性を保証せずに有意義な評価結果を得ることはできない,という結果が得られた。 内部メカニズムの妥当性を考慮しないアルゴリズムは、現在の最先端の指標で評価した場合、バイアスや信頼性の低い結論につながる。

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