論文の概要: XInsight: eXplainable Data Analysis Through The Lens of Causality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12718v2
- Date: Wed, 27 Jul 2022 08:21:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-28 11:14:39.501205
- Title: XInsight: eXplainable Data Analysis Through The Lens of Causality
- Title（参考訳）: xinsight: 因果レンズによる説明可能なデータ分析
- Authors: Pingchuan Ma, Rui Ding, Shuai Wang, Shi Han, Dongmei Zhang
- Abstract要約: この研究は、eXplainable Data Analysis (XDA)と呼ばれる、データ分析における透明で説明可能な視点を初めて促進する。
XDAは、因果的意味論と非因果的意味論の質的、定量的な説明を伴うデータ分析を提供する。
このようにして、XDAは、データ分析の結果に対する人間の理解と信頼を著しく改善する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.785122292185825
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In light of the growing popularity of Exploratory Data Analysis (EDA),
understanding the underlying causes of the knowledge acquired by EDA is
crucial, but remains under-researched. This study promotes for the first time a
transparent and explicable perspective on data analysis, called eXplainable
Data Analysis (XDA). XDA provides data analysis with qualitative and
quantitative explanations of causal and non-causal semantics. This way, XDA
will significantly improve human understanding and confidence in the outcomes
of data analysis, facilitating accurate data interpretation and decision-making
in the real world. For this purpose, we present XInsight, a general framework
for XDA. XInsight is a three-module, end-to-end pipeline designed to extract
causal graphs, translate causal primitives into XDA semantics, and quantify the
quantitative contribution of each explanation to a data fact. XInsight uses a
set of design concepts and optimizations to address the inherent difficulties
associated with integrating causality into XDA. Experiments on synthetic and
real-world datasets as well as human evaluations demonstrate the highly
promising capabilities of XInsight.
- Abstract（参考訳）: 探索データ分析(EDA)の人気が高まりつつあることを踏まえ、EDAが取得した知識の根本原因を理解することは重要であるが、未調査のままである。
この研究は、eXplainable Data Analysis (XDA)と呼ばれる、データ分析における透明で説明可能な視点を初めて促進する。
xdaは因果意味論と非因果意味論の質的かつ定量的な説明を伴うデータ分析を提供する。
このようにして、XDAは、データ分析の結果に対する人間の理解と信頼を著しく改善し、実世界の正確なデータ解釈と意思決定を促進する。
そこで本稿では,XDAの汎用フレームワークであるXInsightを紹介する。
XInsightは、因果グラフを抽出し、因果プリミティブをXDAセマンティクスに変換し、各説明の量的寄与をデータ事実に定量化するように設計された3つのモジュールのエンドツーエンドパイプラインである。
XInsightは設計概念と最適化のセットを使用して、XDAへの因果関係の統合に関連する固有の問題に対処する。
合成および実世界のデータセットと人間の評価に関する実験は、xinsightの非常に有望な能力を示している。
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