論文の概要: Powershap: A Power-full Shapley Feature Selection Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08394v1
• Date: Thu, 16 Jun 2022 18:06:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-20 12:57:06.651978
• Title: Powershap: A Power-full Shapley Feature Selection Method
• Title（参考訳）: Powershap: パワーフルシェープの特徴選択方法
• Authors: Jarne Verhaeghe, Jeroen Van Der Donckt, Femke Ongenae, Sofie Van Hoecke
• Abstract要約: Powershapは、新しいラッパーの特徴選択方法である。 統計的仮説テストとパワー計算をShapley値と組み合わせて、迅速かつ直感的な特徴選択に活用する。 powerhap はプラグイン・アンド・プレイのオープンソース sklearn コンポーネントとして実装されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.795703326329855
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Feature selection is a crucial step in developing robust and powerful machine learning models. Feature selection techniques can be divided into two categories: filter and wrapper methods. While wrapper methods commonly result in strong predictive performances, they suffer from a large computational complexity and therefore take a significant amount of time to complete, especially when dealing with high-dimensional feature sets. Alternatively, filter methods are considerably faster, but suffer from several other disadvantages, such as (i) requiring a threshold value, (ii) not taking into account intercorrelation between features, and (iii) ignoring feature interactions with the model. To this end, we present powershap, a novel wrapper feature selection method, which leverages statistical hypothesis testing and power calculations in combination with Shapley values for quick and intuitive feature selection. Powershap is built on the core assumption that an informative feature will have a larger impact on the prediction compared to a known random feature. Benchmarks and simulations show that powershap outperforms other filter methods with predictive performances on par with wrapper methods while being significantly faster, often even reaching half or a third of the execution time. As such, powershap provides a competitive and quick algorithm that can be used by various models in different domains. Furthermore, powershap is implemented as a plug-and-play and open-source sklearn component, enabling easy integration in conventional data science pipelines. User experience is even further enhanced by also providing an automatic mode that automatically tunes the hyper-parameters of the powershap algorithm, allowing to use the algorithm without any configuration needed.
• Abstract（参考訳）: 機能選択は、堅牢で強力な機械学習モデルを開発するための重要なステップである。 機能選択テクニックは、フィルタとラッパーメソッドの2つのカテゴリに分類できる。 ラッパー法は一般的に強い予測性能をもたらすが、計算の複雑さに悩まされ、特に高次元の特徴集合を扱う場合、かなりの時間を要する。 あるいは、フィルタメソッドは、かなり高速であるが、例えば、いくつかの欠点がある。 (i)しきい値を必要とする (ii)特徴の相互関係を考慮していないこと、 (iii)モデルとの相互作用を無視すること。 そこで本研究では,統計的仮説テストと電力計算と,Shapley値とを併用して高速かつ直感的な特徴選択を行う,新しいラッパー特徴選択手法であるPowerhapを提案する。 Powershapは、情報的特徴が既知のランダムな特徴よりも予測に大きな影響を与えるというコア仮定に基づいて構築されている。 ベンチマークとシミュレーションにより、Powerhapはラッパーメソッドと同等の予測性能で他のフィルタメソッドよりも高速で、実行時間の半～3分の1に達することが示されている。 そのため Powerhap は,さまざまなドメインのさまざまなモデルで使用可能な,競争的かつ迅速なアルゴリズムを提供する。 さらにpowershapは、プラグアンドプレイおよびオープンソースのsklearnコンポーネントとして実装されており、従来のデータサイエンスパイプラインへの統合が容易である。 さらにユーザエクスペリエンスは、Powerhapアルゴリズムのハイパーパラメータを自動的にチューニングする自動モードを提供することによって、さらに強化されている。

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