論文の概要: Decomposing Counterfactual Explanations for Consequential Decision Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02151v1
• Date: Thu, 3 Nov 2022 21:26:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 16:16:51.281867
• Title: Decomposing Counterfactual Explanations for Consequential Decision Making
• Title（参考訳）: 逐次的意思決定のための因果説明の分解
• Authors: Martin Pawelczyk and Lea Tiyavorabun and Gjergji Kasneci
• Abstract要約: 我々は、IMFと強い因果的前提の間のギャップを埋める、新しく実践的な枠組みを開発する。 textttは、共変特徴の潜在表現をアンタングルすることで、recoursesを生成する。 実世界のデータに関する我々の実験は、理論上動機づけられたリコースモデルと相関し、信頼性と低コストのリコースを提供するフレームワークの能力を強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.17545155325116
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The goal of algorithmic recourse is to reverse unfavorable decisions (e.g., from loan denial to approval) under automated decision making by suggesting actionable feature changes (e.g., reduce the number of credit cards). To generate low-cost recourse the majority of methods work under the assumption that the features are independently manipulable (IMF). To address the feature dependency issue the recourse problem is usually studied through the causal recourse paradigm. However, it is well known that strong assumptions, as encoded in causal models and structural equations, hinder the applicability of these methods in complex domains where causal dependency structures are ambiguous. In this work, we develop \texttt{DEAR} (DisEntangling Algorithmic Recourse), a novel and practical recourse framework that bridges the gap between the IMF and the strong causal assumptions. \texttt{DEAR} generates recourses by disentangling the latent representation of co-varying features from a subset of promising recourse features to capture the main practical recourse desiderata. Our experiments on real-world data corroborate our theoretically motivated recourse model and highlight our framework's ability to provide reliable, low-cost recourse in the presence of feature dependencies.
• Abstract（参考訳）: アルゴリズムリコースの目的は、実行可能な機能変更(例えば、クレジットカードの数を減らす)を提案することによって、自動意思決定の下で不利な決定(ローン拒否から承認まで)をリバースすることである。 低コストのリコースを生成するために、ほとんどの手法は独立して操作できる(IMF)という前提の下で機能する。 機能依存問題に対処するために、通常、リコース問題は因果リコースパラダイムを通して研究される。 しかし、因果モデルや構造方程式にエンコードされるような強い仮定は、因果依存構造が曖昧な複素領域におけるこれらの方法の適用性を妨げることがよく知られている。 本研究は,IMFと強い因果的仮定のギャップを埋める,新規かつ実践的なリコースフレームワークである「texttt{DEAR} (DisEntangling Algorithmic Recourse)」を開発する。 texttt{DEAR} は、有望なrecourse特徴のサブセットから共変特徴の潜在表現を遠ざけ、主要な実践的deiderataをキャプチャすることで、recourseを生成する。 実世界のデータに関する実験は、理論上モチベーションのあるリコースモデルと一致し、機能依存の存在下で信頼性と低コストのリコースを提供するフレームワークの能力を強調します。

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