論文の概要: RbX: Region-based explanations of prediction models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08721v1
• Date: Mon, 17 Oct 2022 03:38:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 17:06:17.495594
• Title: RbX: Region-based explanations of prediction models
• Title（参考訳）: RbX:地域別予測モデルの説明
• Authors: Ismael Lemhadri, Harrison H. Li, and Trevor Hastie
• Abstract要約: 領域に基づく説明(RbX)は、ブラックボックス予測モデルからスカラー出力の局所的な説明を生成するモデルに依存しない方法である。 RbXは「スパーシティ公理(sparsity axiom)」を満たすことが保証されており、予測モデルに入らない特徴は重要視されない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.3939291118954
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce region-based explanations (RbX), a novel, model-agnostic method to generate local explanations of scalar outputs from a black-box prediction model using only query access. RbX is based on a greedy algorithm for building a convex polytope that approximates a region of feature space where model predictions are close to the prediction at some target point. This region is fully specified by the user on the scale of the predictions, rather than on the scale of the features. The geometry of this polytope - specifically the change in each coordinate necessary to escape the polytope - quantifies the local sensitivity of the predictions to each of the features. These "escape distances" can then be standardized to rank the features by local importance. RbX is guaranteed to satisfy a "sparsity axiom," which requires that features which do not enter into the prediction model are assigned zero importance. At the same time, real data examples and synthetic experiments show how RbX can more readily detect all locally relevant features than existing methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,クエリアクセスのみを用いたブラックボックス予測モデルからスカラー出力の局所的な説明を生成するための,領域ベース説明(RbX)を提案する。 RbXは、ある目標点における予測に近似した特徴空間の領域を近似する凸ポリトープを構築するための欲求アルゴリズムに基づいている。 この領域は、機能のスケールではなく、予測のスケールでユーザによって完全に指定されます。 このポリトープの幾何学、特にポリトープから逃れるために必要な各座標の変化は、各特徴に対する予測の局所的な感度を定量化する。 これらの「景観距離」は、地域的重要性によって特徴をランク付けするために標準化される。 RbXは「スパーシティ公理(sparsity axiom)」を満たすことが保証されており、予測モデルに入らない特徴は重要視されない。 同時に、実データ例と合成実験では、rbxが既存の方法よりもローカルに関係のある全ての特徴をより容易に検出できることを示す。

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