論文の概要: Change Detection for Local Explainability in Evolving Data Streams
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02764v1
- Date: Tue, 6 Sep 2022 18:38:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-08 12:00:00.891936
- Title: Change Detection for Local Explainability in Evolving Data Streams
- Title（参考訳）: 進化するデータストリームにおける局所的説明可能性の変化検出
- Authors: Johannes Haug, Alexander Braun, Stefan Z\"urn, Gjergji Kasneci
- Abstract要約: 局所的特徴帰属法はポストホックやモデルに依存しない説明法として人気がある。
ローカルな属性が、ストリーミングやオンラインアプリケーションのような、現実的で絶えず変化する設定でどのように振る舞うかは、しばしば不明である。
局所変化と概念ドリフトを検出するフレキシブルでモデルに依存しないCDLEEDSを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.4816340552763
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As complex machine learning models are increasingly used in sensitive
applications like banking, trading or credit scoring, there is a growing demand
for reliable explanation mechanisms. Local feature attribution methods have
become a popular technique for post-hoc and model-agnostic explanations.
However, attribution methods typically assume a stationary environment in which
the predictive model has been trained and remains stable. As a result, it is
often unclear how local attributions behave in realistic, constantly evolving
settings such as streaming and online applications. In this paper, we discuss
the impact of temporal change on local feature attributions. In particular, we
show that local attributions can become obsolete each time the predictive model
is updated or concept drift alters the data generating distribution.
Consequently, local feature attributions in data streams provide high
explanatory power only when combined with a mechanism that allows us to detect
and respond to local changes over time. To this end, we present CDLEEDS, a
flexible and model-agnostic framework for detecting local change and concept
drift. CDLEEDS serves as an intuitive extension of attribution-based
explanation techniques to identify outdated local attributions and enable more
targeted recalculations. In experiments, we also show that the proposed
framework can reliably detect both local and global concept drift. Accordingly,
our work contributes to a more meaningful and robust explainability in online
machine learning.
- Abstract（参考訳）: 複雑な機械学習モデルは、銀行、トレーディング、クレジットスコアリングといったセンシティブなアプリケーションでますます使われているため、信頼できる説明メカニズムに対する需要が高まっている。
局所特徴帰属法はポストホックやモデルに依存しない説明法として人気がある。
しかしながら、帰属法は通常、予測モデルが訓練され、安定している定常環境を仮定する。
その結果、ストリーミングやオンラインアプリケーションのような、現実的な、絶えず進化する設定でローカルな属性がどのように振る舞うかは、しばしば不明である。
本稿では,時間変化が局所的特徴属性に与える影響について論じる。
特に,予測モデルが更新されたり,概念ドリフトがデータ生成分布を変化させるたびに,局所帰属は時代遅れになり得ることを示す。
その結果、データストリームにおける局所的特徴属性は、時間とともに局所的な変化を検出し、応答するメカニズムと組み合わせることで、高い説明力を提供します。
そこで本研究では,局所変化と概念ドリフトを検出するフレキシブルでモデルに依存しないCDLEEDSを提案する。
CDLEEDSは属性に基づく説明手法の直感的な拡張として機能し、古いローカル属性を特定し、よりターゲットを絞った再計算を可能にする。
実験では,提案手法が地域概念とグローバル概念の両方のドリフトを確実に検出できることを示す。
したがって、我々の研究は、オンライン機械学習におけるより有意義で堅牢な説明可能性に貢献します。
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