論文の概要: Explaining Adverse Actions in Credit Decisions Using Shapley Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.12365v1
• Date: Tue, 26 Apr 2022 15:07:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-27 12:37:07.650278
• Title: Explaining Adverse Actions in Credit Decisions Using Shapley Decomposition
• Title（参考訳）: シェープリー分解を用いた信用判断における逆作用の説明
• Authors: Vijayan N. Nair, Tianshu Feng, Linwei Hu, Zach Zhang, Jie Chen and Agus Sudjianto
• Abstract要約: 本稿では、デフォルト確率の予測モデルに基づく信用決定に焦点を当て、有害な行動説明のための方法論を提案する。 低次相互作用を持つモデルを検討し、第一原理に基づくシンプルで直感的なアプローチを開発する。 機械学習結果の局所的解釈可能性に関する文献における他のShapley技術とは異なり、B-Shapは計算的に抽出可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.003221404049905
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: When a financial institution declines an application for credit, an adverse action (AA) is said to occur. The applicant is then entitled to an explanation for the negative decision. This paper focuses on credit decisions based on a predictive model for probability of default and proposes a methodology for AA explanation. The problem involves identifying the important predictors responsible for the negative decision and is straightforward when the underlying model is additive. However, it becomes non-trivial even for linear models with interactions. We consider models with low-order interactions and develop a simple and intuitive approach based on first principles. We then show how the methodology generalizes to the well-known Shapely decomposition and the recently proposed concept of Baseline Shapley (B-Shap). Unlike other Shapley techniques in the literature for local interpretability of machine learning results, B-Shap is computationally tractable since it involves just function evaluations. An illustrative case study is used to demonstrate the usefulness of the method. The paper also discusses situations with highly correlated predictors and desirable properties of fitted models in the credit-lending context, such as monotonicity and continuity.
• Abstract（参考訳）: 金融機関が債権申請を辞退した場合は、有害行為(AA)が発生するとされる。 申請者は、その否定的決定の説明を受けることができる。 本稿では、デフォルト確率の予測モデルに基づく信用決定に焦点を当て、AA説明のための方法論を提案する。 問題は、負の決定に責任を負う重要な予測子を識別することであり、基礎となるモデルが加法的である場合、単純である。 しかし、相互作用を持つ線型モデルであっても非自明になる。 低次相互作用を持つモデルを検討し、第一原理に基づくシンプルで直感的なアプローチを開発する。 次に,最近提案されているベースライン・シャプリー (b-shap) の概念と形状分解の一般化について述べる。 機械学習結果の局所的解釈可能性に関する文献における他のShapley技術とは異なり、B-Shapは関数評価のみを含むため、計算可能である。 本手法の有用性を示すために例証的な事例研究が用いられる。 また,単調性や連続性などの信用貸出状況において,高い相関性のある予測器と適合モデルの望ましい特性を持つ状況についても論じる。

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