論文の概要: Explanations Based on Item Response Theory (eXirt): A Model-Specific Method to Explain Tree-Ensemble Model in Trust Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09933v2
• Date: Thu, 26 Oct 2023 15:36:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-28 06:26:36.069078
• Title: Explanations Based on Item Response Theory (eXirt): A Model-Specific Method to Explain Tree-Ensemble Model in Trust Perspective
• Title（参考訳）: 項目応答理論に基づく説明(eXirt):信頼視点におけるツリー・アンサンブルモデルを記述するためのモデル特異的手法
• Authors: Jos\'e Ribeiro, Lucas Cardoso, Ra\'issa Silva, Vitor Cirilo, N\'ikolas Carneiro and Ronnie Alves
• Abstract要約: Ciu、Dalex、Eli5、Lofo、Shap、Skaterといった手法がブラックボックスモデルを説明するために登場した。 Xirtは、ツリーアンサンブルモデルのグローバルな説明とIRTを通してモデルのインスタンスのローカルな説明を生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5033155053523042
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, XAI researchers have been formalizing proposals and developing new methods to explain black box models, with no general consensus in the community on which method to use to explain these models, with this choice being almost directly linked to the popularity of a specific method. Methods such as Ciu, Dalex, Eli5, Lofo, Shap and Skater emerged with the proposal to explain black box models through global rankings of feature relevance, which based on different methodologies, generate global explanations that indicate how the model's inputs explain its predictions. In this context, 41 datasets, 4 tree-ensemble algorithms (Light Gradient Boosting, CatBoost, Random Forest, and Gradient Boosting), and 6 XAI methods were used to support the launch of a new XAI method, called eXirt, based on Item Response Theory - IRT and aimed at tree-ensemble black box models that use tabular data referring to binary classification problems. In the first set of analyses, the 164 global feature relevance ranks of the eXirt were compared with 984 ranks of the other XAI methods present in the literature, seeking to highlight their similarities and differences. In a second analysis, exclusive explanations of the eXirt based on Explanation-by-example were presented that help in understanding the model trust. Thus, it was verified that eXirt is able to generate global explanations of tree-ensemble models and also local explanations of instances of models through IRT, showing how this consolidated theory can be used in machine learning in order to obtain explainable and reliable models.
• Abstract（参考訳）: 近年、XAI研究者はブラックボックスモデルを説明するための提案を形式化し、新しい方法を開発してきたが、コミュニティではこれらのモデルを説明するためにどの方法を使うかという一般的なコンセンサスはなく、この選択は特定の方法の人気とほぼ直接的に結びついている。 ciu、dalex、eli5、lofo、shap、スケーターといった手法は、異なる方法論に基づいた機能関連性のグローバルなランキングを通じてブラックボックスモデルを説明し、モデルの入力がどのようにその予測を説明するかを示すグローバルな説明を生成するという提案とともに登場した。 この文脈では、41のデータセットと4つのツリーアンサンブルアルゴリズム(Light Gradient Boosting、CatBoost、Random Forest、Gradient Boosting)と6つのXAIメソッドが、アイテム応答理論IRTに基づく新しいXAIメソッドであるeXirtのローンチをサポートするために用いられ、二分分類問題に言及した表データを用いた木アンサンブルブラックボックスモデルを対象としていた。 最初の分析では、eXirtのグローバルな特徴関連ランク164を、文献に存在する他のXAIメソッドの984のランクと比較し、それらの類似点と相違点を強調した。 第2の分析では、モデル信頼を理解するのに役立つ説明に基づくeXirtの排他的説明が提示された。 そこで exirt は,irt を通じて,木センブルモデルの大域的説明やモデルインスタンスの局所的な説明を生成できることを検証し,この統合理論が機械学習においてどのように活用され,説明可能かつ信頼性の高いモデルが得られるかを示した。

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