Fugu-MT 論文翻訳(概要): Explaining the root causes of unit-level changes

論文の概要: Explaining the root causes of unit-level changes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12986v1
Date: Sun, 26 Jun 2022 22:32:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-28 13:19:04.019182
Title: Explaining the root causes of unit-level changes
Title（参考訳）: 単位レベルの変化の根本原因を説明する
Authors: Kailash Budhathoki, George Michailidis, Dominik Janzing
Abstract要約: 既存の説明可能なAIと解釈可能なMLの方法は、統計単位に対する出力変数の値の変化を説明できない。本稿では,様々な入力粒度における単位レベルの変化を説明するための2つの手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.489319745090857
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Existing methods of explainable AI and interpretable ML cannot explain change in the values of an output variable for a statistical unit in terms of the change in the input values and the change in the "mechanism" (the function transforming input to output). We propose two methods based on counterfactuals for explaining unit-level changes at various input granularities using the concept of Shapley values from game theory. These methods satisfy two key axioms desirable for any unit-level change attribution method. Through simulations, we study the reliability and the scalability of the proposed methods. We get sensible results from a case study on identifying the drivers of the change in the earnings for individuals in the US.
Abstract（参考訳）: 既存の説明可能なAIと解釈可能なMLの方法は、入力値の変化と「力学」(入力から出力へ変換する関数)の変化の観点から、統計単位の出力変数の値の変化を説明できない。ゲーム理論からのシェープリー値の概念を用いて,様々な入力粒度における単位レベルの変化を説明する2つの手法を提案する。これらの手法は、単位レベルの変更帰属法に望ましい2つの鍵公理を満たす。シミュレーションにより,提案手法の信頼性とスケーラビリティについて検討した。米国における個人に対する収益の変化の要因を特定するためのケーススタディから、賢明な結果が得られます。

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