論文の概要: Shapley Curves: A Smoothing Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13289v4
• Date: Fri, 28 Jul 2023 08:50:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-31 16:42:48.052025
• Title: Shapley Curves: A Smoothing Perspective
• Title（参考訳）: Shapley Curves:スムースな視点
• Authors: Ratmir Miftachov, Georg Keilbar, Wolfgang Karl H\"ardle
• Abstract要約: 変数重要性の局所測度としてシェープリー曲線を導入することにより、非パラメトリック(あるいは滑らか化)の視点をとる。 特徴間の独立性と依存の両面において、一貫性と正常性を導出する。 実証的なアプリケーションでは、どの属性が車の価格を駆動するかを分析します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Originating from cooperative game theory, Shapley values have become one of the most widely used measures for variable importance in applied Machine Learning. However, the statistical understanding of Shapley values is still limited. In this paper, we take a nonparametric (or smoothing) perspective by introducing Shapley curves as a local measure of variable importance. We consider two estimation strategies and derive the consistency and asymptotic normality both under independence and dependence among the features. We further propose a novel version of the wild bootstrap procedure specifically adjusted for Shapley curves. This allows us to construct confidence intervals and conduct inference. The asymptotic results are validated in extensive experiments. In an empirical application, we analyze which attributes drive the prices of vehicles.
• Abstract（参考訳）: 協調ゲーム理論から派生したShapley値は、応用機械学習において最も広く使われている変数重要度尺度の1つである。 しかし、シャプリー値の統計的理解はまだ限られている。 本稿では、変数重要性の局所測度としてシェープリー曲線を導入することにより、非パラメトリック(あるいは滑らか化)の視点をとる。 我々は,2つの推定戦略を考察し,独立性と特徴間の依存性の両方において,一貫性と漸近的正規性から導出する。 さらに,shapley 曲線専用に調整した wild bootstrap 手順の新規版を提案する。 これにより、信頼区間を構築して推論を行うことができます。 漸近的な結果は広範な実験で検証される。 実証的なアプリケーションでは、どの属性が車両の価格を押し上げるかを分析する。

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