論文の概要: Robust Counterfactual Explanations for Random Forests

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14116v1
• Date: Fri, 27 May 2022 17:28:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-30 15:21:03.170528
• Title: Robust Counterfactual Explanations for Random Forests
• Title（参考訳）: ランダム森林に対するロバストな反事実的説明
• Authors: Alexandre Forel, Axel Parmentier, Thibaut Vidal
• Abstract要約: 本研究では,アンサンブルモデルのロバスト性とベース学習者のロバスト性との関係について検討する。 既存の手法が驚くほど低いロバスト性を与えることを示す: 単純な反事実の妥当性は、ほとんどのデータセットで50%以下である。 本手法は, 反実的説明から初期観測までの距離をわずかに増加させるだけで, 高いロバスト性を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.84947521482631
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Counterfactual explanations describe how to modify a feature vector in order to flip the outcome of a trained classifier. Several heuristic and optimal methods have been proposed to generate these explanations. However, the robustness of counterfactual explanations when the classifier is re-trained has yet to be studied. Our goal is to obtain counterfactual explanations for random forests that are robust to algorithmic uncertainty. We study the link between the robustness of ensemble models and the robustness of base learners and frame the generation of robust counterfactual explanations as a chance-constrained optimization problem. We develop a practical method with good empirical performance and provide finite-sample and asymptotic guarantees for simple random forests of stumps. We show that existing methods give surprisingly low robustness: the validity of naive counterfactuals is below $50\%$ on most data sets and can fall to $20\%$ on large problem instances with many features. Even with high plausibility, counterfactual explanations often exhibit low robustness to algorithmic uncertainty. In contrast, our method achieves high robustness with only a small increase in the distance from counterfactual explanations to their initial observations. Furthermore, we highlight the connection between the robustness of counterfactual explanations and the predictive importance of features.
• Abstract（参考訳）: 否定的な説明は、訓練された分類器の結果を反転させるために特徴ベクトルを変更する方法を記述する。 これらの説明を生成するために、いくつかのヒューリスティックで最適な方法が提案されている。 しかし、分類器の再訓練時の反実的説明の堅牢性はまだ研究されていない。 本研究の目的は,アルゴリズム的不確実性に頑健なランダム林に対する反事実的説明を得ることである。 本研究では,アンサンブルモデルのロバスト性とベース学習者のロバスト性との関係を考察し,確率制約付き最適化問題として,ロバストな対実的説明の生成を考察する。 経験的性能に優れた実用的手法を開発し,切り株の単純なランダム林に対する有限サンプルおよび漸近保証を提供する。 我々は、既存の手法が驚くほど低いロバスト性をもたらすことを示している: 多くのデータセットにおいて、単純対実の妥当性は50 %以下であり、多くの特徴を持つ大問題インスタンスでは20 %以下になる可能性がある。 可能性が高くても、反事実的説明はしばしばアルゴリズムの不確実性に対して低いロバスト性を示す。 対照的に,本手法は,反実的説明から初期観測までの距離をわずかに増加させるだけで,高いロバスト性を実現する。 さらに,反事実的説明のロバスト性と特徴の予測的重要性との関係を強調する。

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