論文の概要: Framing Algorithmic Recourse for Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14384v1
• Date: Wed, 29 Jun 2022 03:30:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-01 03:54:02.371350
• Title: Framing Algorithmic Recourse for Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 異常検出のためのフレーミングアルゴリズムリコース
• Authors: Debanjan Datta, Feng Chen, Naren Ramakrishnan
• Abstract要約: 我々は,タブラルデータ(CARAT)における異常に対する文脈保存型アルゴリズムレコースを提案する。 CARATはトランスフォーマーベースのエンコーダデコーダモデルを用いて、低い確率で特徴を見つけることで異常を説明する。 異常なインスタンス内の特徴の全体的コンテキストを使用して、強調された特徴を変更することによって、意味的に一貫性のある反事実が生成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.347886926848563
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The problem of algorithmic recourse has been explored for supervised machine learning models, to provide more interpretable, transparent and robust outcomes from decision support systems. An unexplored area is that of algorithmic recourse for anomaly detection, specifically for tabular data with only discrete feature values. Here the problem is to present a set of counterfactuals that are deemed normal by the underlying anomaly detection model so that applications can utilize this information for explanation purposes or to recommend countermeasures. We present an approach -- Context preserving Algorithmic Recourse for Anomalies in Tabular data (CARAT), that is effective, scalable, and agnostic to the underlying anomaly detection model. CARAT uses a transformer based encoder-decoder model to explain an anomaly by finding features with low likelihood. Subsequently semantically coherent counterfactuals are generated by modifying the highlighted features, using the overall context of features in the anomalous instance(s). Extensive experiments help demonstrate the efficacy of CARAT.
• Abstract（参考訳）: アルゴリズムリコースの問題は、意思決定支援システムからより解釈可能で、透明で、堅牢な結果をもたらすために、教師付き機械学習モデルで研究されている。 未探索領域は、異常検出のためのアルゴリズムリコース、特に離散的な特徴値のみを持つ表データである。 ここで問題となるのは、基礎となる異常検出モデルによって正常と見なされる反事実の集合を示し、アプリケーションがこの情報を説明目的に利用したり、対策を推奨したりすることである。 表データ(carat)の異常に対するアルゴリズム的リコースをコンテキスト保存するアプローチを提案する。これは効果的でスケーラブルで,基盤となる異常検出モデルとは無関係である。 CARATはトランスフォーマーベースのエンコーダデコーダモデルを用いて、低い確率で特徴を見つけることで異常を説明する。 その後、異常なインスタンスの特徴の全体的なコンテキストを使用して、強調された特徴を変更して意味的に一貫性のある反事実を生成する。 大規模な実験はCARATの有効性を示すのに役立つ。

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