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/2210.09933v3
- Date: Wed, 3 Jul 2024 13:08:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-04 21:02:45.773131
- 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: José Ribeiro, Lucas Cardoso, Raíssa Silva, Vitor Cirilo, Níkolas Carneiro, 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）: 0.4749981032986242
- 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、Skaterといった手法は、異なる方法論に基づく機能関連性のグローバルランキングを通じてブラックボックスモデルを説明するという提案から生まれた。
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)、および6つのXAIメソッドがアイテム応答理論に基づくeXirtと呼ばれる新しいXAIメソッドのローンチをサポートするために使用された。
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 がツリーアンサンブルモデルのグローバルな説明や IRT による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確認した。
関連論文リスト
- Towards consistency of rule-based explainer and black box model -- fusion of rule induction and XAI-based feature importance [0.0]
ルールベースのモデルは、人間の理解可能な表現、すなわち解釈可能な表現を提供する。
このような説明の生成には、ルールベースモデルによるブラックボックスモデルの近似が含まれる。
ルールベースモデルが近似したブラックボックスモデルと同じ方法で決定を行うかどうかは、まだ調査されていない。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-16T07:56:29Z) - How Reliable and Stable are Explanations of XAI Methods? [0.4749981032986242]
ブラックボックスモデルは、社会の中で生活している人間の日常生活にますます使われている。
XAI(Explainable Artificial Intelligence)メソッドが登場し、モデルが特定の予測を行う方法に関するさらなる説明が生まれている。
その結果、現在のXAI法は1つの特定の方法を除いて摂動に敏感であることが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-03T13:47:41Z) - Reasoning with trees: interpreting CNNs using hierarchies [3.6763102409647526]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の忠実かつ解釈可能な説明に階層的セグメンテーション技術を用いるフレームワークを導入する。
本手法はモデルの推論忠実性を維持するモデルに基づく階層的セグメンテーションを構築する。
実験により、我々のフレームワークであるxAiTreesが高度に解釈可能で忠実なモデル説明を提供することが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-19T06:45:19Z) - Explainability for Large Language Models: A Survey [59.67574757137078]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理における印象的な能力を示している。
本稿では,トランスフォーマーに基づく言語モデルを記述する手法について,説明可能性の分類法を紹介した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-02T22:14:26Z) - Explaining Explainability: Towards Deeper Actionable Insights into Deep
Learning through Second-order Explainability [70.60433013657693]
2階説明可能なAI(SOXAI)は、最近インスタンスレベルからデータセットレベルまで説明可能なAI(XAI)を拡張するために提案されている。
そこで本研究では,SOXAIの動作可能な洞察に基づくトレーニングセットから無関係な概念を除外することで,モデルの性能を向上させることができることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-14T23:24:01Z) - Learning with Explanation Constraints [91.23736536228485]
我々は、説明がモデルの学習をどのように改善するかを分析するための学習理論フレームワークを提供する。
我々は,多数の合成および実世界の実験に対して,我々のアプローチの利点を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-25T15:06:47Z) - Local Interpretable Model Agnostic Shap Explanations for machine
learning models [0.0]
局所解釈可能なモデル非依存型シェイプ説明法(LIMASE)を提案する。
提案手法は, LIMEパラダイムの下でシェープリー値を用いて, 局所的忠実かつ解釈可能な決定木モデルを用いて, シェープリー値を計算し, 視覚的に解釈可能な説明を行うことにより, 任意のモデルの予測を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-10T10:07:27Z) - Explanation-by-Example Based on Item Response Theory [0.0]
本研究は, 項目応答理論(IRT)を, モデルを説明し, 説明による信頼性のレベルを測定するためのツールとして検討する。
テストセットからすると、83.8%のエラーはIRTがモデルを信頼できないと指摘しているインスタンスからのものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-04T14:36:33Z) - Beyond Explaining: Opportunities and Challenges of XAI-Based Model
Improvement [75.00655434905417]
説明可能な人工知能(XAI)は、高度に複雑な機械学習(ML)モデルに透明性をもたらす新たな研究分野である。
本稿では,機械学習モデルの諸特性を改善するために,XAIを実用的に応用する手法を概観する。
実験では,モデル一般化能力や推論などの特性を改善する上で,説明がどのように役立つのかを,おもちゃと現実的な設定で実証的に示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-15T15:44:28Z) - Beyond Trivial Counterfactual Explanations with Diverse Valuable
Explanations [64.85696493596821]
コンピュータビジョンの応用において、生成的対実法はモデルの入力を摂動させて予測を変更する方法を示す。
本稿では,多様性強化損失を用いて制約される不連続潜在空間における摂動を学習する反事実法を提案する。
このモデルは, 従来の最先端手法と比較して, 高品質な説明を生産する成功率を向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-18T12:57:34Z) - Explainable Matrix -- Visualization for Global and Local
Interpretability of Random Forest Classification Ensembles [78.6363825307044]
本研究では,ランダムフォレスト (RF) 解釈のための新しい可視化手法である Explainable Matrix (ExMatrix) を提案する。
単純なマトリックスのようなメタファで、行はルール、列は特徴、セルはルールを述語する。
ExMatrixの適用性は、異なる例を通じて確認され、RFモデルの解釈可能性を促進するために実際にどのように使用できるかを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-08T21:03:48Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。