論文の概要: An Explainable Stacked Ensemble Model for Static Route-Free Estimation of Time of Arrival

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09438v1
• Date: Thu, 17 Mar 2022 16:56:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-18 17:51:34.737610
• Title: An Explainable Stacked Ensemble Model for Static Route-Free Estimation of Time of Arrival
• Title（参考訳）: 静的な経路自由時間推定のための説明可能な積み重ね組立モデル
• Authors: S\"oren Schleibaum and J\"org P. M\"uller and Monika Sester
• Abstract要約: ETAの以前の作業から得られた複数の機械学習モデルを、2段階のアンサンブルモデルに組み合わせます。 既存のXAI手法を用いて、アンサンブルの第1レベルと第2レベルのモデルを説明する。 実験により, ETAモデルは, 予測を駆動する入力特徴の重要性を正しく学習したことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.966840768820136
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To compare alternative taxi schedules and to compute them, as well as to provide insights into an upcoming taxi trip to drivers and passengers, the duration of a trip or its Estimated Time of Arrival (ETA) is predicted. To reach a high prediction precision, machine learning models for ETA are state of the art. One yet unexploited option to further increase prediction precision is to combine multiple ETA models into an ensemble. While an increase of prediction precision is likely, the main drawback is that the predictions made by such an ensemble become less transparent due to the sophisticated ensemble architecture. One option to remedy this drawback is to apply eXplainable Artificial Intelligence (XAI). The contribution of this paper is three-fold. First, we combine multiple machine learning models from our previous work for ETA into a two-level ensemble model - a stacked ensemble model - which on its own is novel; therefore, we can outperform previous state-of-the-art static route-free ETA approaches. Second, we apply existing XAI methods to explain the first- and second-level models of the ensemble. Third, we propose three joining methods for combining the first-level explanations with the second-level ones. Those joining methods enable us to explain stacked ensembles for regression tasks. An experimental evaluation shows that the ETA models correctly learned the importance of those input features driving the prediction.
• Abstract（参考訳）: 代替タクシーのスケジュールを比較し、それらを計算し、ドライバーや乗客への来るべきタクシー旅行についての洞察を提供するため、旅行の期間またはその推定時刻(ETA)が予測される。 予測精度を高めるために、ETAの機械学習モデルは最先端の技術である。 予測精度をさらに高めるための未発表の選択肢の1つは、複数のETAモデルをアンサンブルに組み合わせることである。 予測精度が向上する可能性は高いが、洗練されたアンサンブル構造により、アンサンブルによる予測が透明化しないことが主な欠点である。 この欠点を補う一つの選択肢は、eXplainable Artificial Intelligence (XAI)を適用することである。 本論文の貢献は3倍である。 まず、前回のetaの研究から得られた複数の機械学習モデルを、それ自体が新しい2段階のアンサンブルモデル(積み重ねられたアンサンブルモデル)に統合する。 第2に、既存のXAI手法を用いて、アンサンブルの第1レベルと第2レベルのモデルを説明する。 第3に,第1レベルの説明と第2レベルの説明を組み合わせるための3つの結合手法を提案する。 これらの結合手法により、回帰タスクの積み重ねアンサンブルを説明できます。 実験により, ETAモデルは, 予測を駆動する入力特徴の重要性を正しく学習した。

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