論文の概要: EFI: A Toolbox for Feature Importance Fusion and Interpretation in Python

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04343v1
• Date: Mon, 8 Aug 2022 18:02:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-10 12:51:23.207925
• Title: EFI: A Toolbox for Feature Importance Fusion and Interpretation in Python
• Title（参考訳）: EFI: Pythonのフィーチャー・コンパタンス・フュージョンと解釈のためのツールボックス
• Authors: Aayush Kumar, Jimiama Mafeni Mase, Divish Rengasamy, Benjamin Rothwell, Mercedes Torres Torres, David A. Winkler, Grazziela P. Figueredo
• Abstract要約: Ensemble Feature Importance (EFI)は、機械学習(ML)研究者、ドメインエキスパート、意思決定者のためのオープンソースのPythonツールボックスである。 EFIは、頑健で正確な特徴重要性の定量化と、予測問題に対する特徴重要性のより信頼性の高い機械的解釈を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.593222804814135
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents an open-source Python toolbox called Ensemble Feature Importance (EFI) to provide machine learning (ML) researchers, domain experts, and decision makers with robust and accurate feature importance quantification and more reliable mechanistic interpretation of feature importance for prediction problems using fuzzy sets. The toolkit was developed to address uncertainties in feature importance quantification and lack of trustworthy feature importance interpretation due to the diverse availability of machine learning algorithms, feature importance calculation methods, and dataset dependencies. EFI merges results from multiple machine learning models with different feature importance calculation approaches using data bootstrapping and decision fusion techniques, such as mean, majority voting and fuzzy logic. The main attributes of the EFI toolbox are: (i) automatic optimisation of ML algorithms, (ii) automatic computation of a set of feature importance coefficients from optimised ML algorithms and feature importance calculation techniques, (iii) automatic aggregation of importance coefficients using multiple decision fusion techniques, and (iv) fuzzy membership functions that show the importance of each feature to the prediction task. The key modules and functions of the toolbox are described, and a simple example of their application is presented using the popular Iris dataset.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習(ML)研究者,ドメイン専門家,意思決定者に対して,ファジィ集合を用いた予測問題において,より堅牢で正確な特徴重要量化と,より信頼性の高い特徴重要度解釈を行うための,EFI(Ensemble Feature Importance)と呼ばれるオープンソースのPythonツールボックスを提案する。 このツールキットは、機械学習アルゴリズム、特徴重要度計算方法、データセット依存の多様さにより、特徴重要度定量化の不確実性と信頼性の高い特徴重要度解釈の欠如に対処するために開発された。 EFIは、データブートストラップと平均、多数決、ファジィロジックといった決定融合技術を用いて、異なる特徴重要度計算アプローチを持つ複数の機械学習モデルから結果をマージする。 EFIツールボックスの主な属性は次のとおりである。 (i)MLアルゴリズムの自動最適化 (2)最適化MLアルゴリズムと特徴重要度計算手法から特徴重要度係数の集合を自動計算する。 (iii)多重決定融合法による重要度係数の自動集計と (4)各特徴が予測課題に重要であることを示すファジィ・メンバシップ機能。 ツールボックスの重要なモジュールと関数が説明され、そのアプリケーションの簡単な例が人気のあるIrisデータセットを使って示されます。

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