論文の概要: Rethinking Counterfactual Explanations as Local and Regional Counterfactual Policies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14568v1
• Date: Thu, 29 Sep 2022 06:08:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 16:27:54.516106
• Title: Rethinking Counterfactual Explanations as Local and Regional Counterfactual Policies
• Title（参考訳）: 地域・地域政策としての反現実的説明の再考
• Authors: Salim I. Amoukou, Nicolas J.B Brunel
• Abstract要約: 本稿では,各観測の局所的反実律を緩やかに規定する確率的枠組みを提案する。 与えられた高い確率で決定を変更できる範囲の値を与えるルールを提供します。 当社の地域および地域ルールは、レコースがデータ配信に忠実であることを保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Among the challenges not yet resolved for Counterfactual Explanations (CE), there are stability, synthesis of the various CE and the lack of plausibility/sparsity guarantees. From a more practical point of view, recent studies show that the prescribed counterfactual recourses are often not implemented exactly by the individuals and demonstrate that most state-of-the-art CE algorithms are very likely to fail in this noisy environment. To address these issues, we propose a probabilistic framework that gives a sparse local counterfactual rule for each observation: we provide rules that give a range of values that can change the decision with a given high probability instead of giving diverse CE. In addition, the recourses derived from these rules are robust by construction. These local rules are aggregated into a regional counterfactual rule to ensure the stability of the counterfactual explanations across observations. Our local and regional rules guarantee that the recourses are faithful to the data distribution because our rules use a consistent estimator of the probabilities of changing the decision based on a Random Forest. In addition, these probabilities give interpretable and sparse rules as we select the smallest set of variables having a given probability of changing the decision. Codes for computing our counterfactual rules are available, and we compare their relevancy with standard CE and recent similar attempts.
• Abstract（参考訳）: 対実的説明 (CE) でまだ解決されていない課題には、安定性、様々なCEの合成、可否保証の欠如がある。 より実践的な観点から、最近の研究では、規定された反事実的言説は個人によって正しく実装されないことが多く、ほとんどの最先端のCEアルゴリズムがこのノイズの多い環境で失敗する可能性が非常に高いことが示されている。 これらの問題に対処するため,各観測の局所的な反事実的ルールを緩やかに規定する確率的枠組みを提案し,CEを多種多様なものにするのではなく,与えられた高い確率で決定を変更できる範囲の値を与えるルールを提供する。 さらに、これらの規則から導かれた規則は、建設によって堅牢である。 これらの局所規則は、観測全体にわたる反事実説明の安定性を確保するために、地域反事実規則に集約される。 我々の地域および地域ルールは、規則がランダムフォレストに基づいて意思決定を変更する確率を一貫した推定器を使用するため、データ配信に忠実であることを保証する。 さらに、これらの確率は、決定を変更する確率が与えられた最小の変数群を選択するとき、解釈可能かつスパースな規則を与える。 カウンターファクトルールを計算するためのコードも利用可能であり、それらの関連性を標準CEや最近の同様の試みと比較する。

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