論文の概要: Truthful Meta-Explanations for Local Interpretability of Machine Learning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03513v1
• Date: Wed, 7 Dec 2022 08:32:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 15:29:40.156609
• Title: Truthful Meta-Explanations for Local Interpretability of Machine Learning Models
• Title（参考訳）: 機械学習モデルの局所的解釈可能性のための真理的メタ説明
• Authors: Ioannis Mollas, Nick Bassiliades, Grigorios Tsoumakas
• Abstract要約: 本稿では,忠実度に基づく計量である真理度測定に基づいて,局所的メタ説明手法を提案する。 本研究は,すべての概念を具体的に定義し,実験を通じて,技術と計量の両立を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.342433824178825
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automated Machine Learning-based systems' integration into a wide range of tasks has expanded as a result of their performance and speed. Although there are numerous advantages to employing ML-based systems, if they are not interpretable, they should not be used in critical, high-risk applications where human lives are at risk. To address this issue, researchers and businesses have been focusing on finding ways to improve the interpretability of complex ML systems, and several such methods have been developed. Indeed, there are so many developed techniques that it is difficult for practitioners to choose the best among them for their applications, even when using evaluation metrics. As a result, the demand for a selection tool, a meta-explanation technique based on a high-quality evaluation metric, is apparent. In this paper, we present a local meta-explanation technique which builds on top of the truthfulness metric, which is a faithfulness-based metric. We demonstrate the effectiveness of both the technique and the metric by concretely defining all the concepts and through experimentation.
• Abstract（参考訳）: 機械学習ベースのシステムの幅広いタスクへの統合の自動化は、そのパフォーマンスとスピードの結果として拡大した。 MLベースのシステムを採用するには多くの利点があるが、解釈不可能な場合、人間の命が危険にさらされているクリティカルでハイリスクなアプリケーションで使用するべきではない。 この問題に対処するため、研究者や企業は複雑なMLシステムの解釈可能性を改善する方法を模索しており、いくつかの方法が開発されている。 実際、多くの技術が開発されているため、評価基準を使用しても、実践者がアプリケーションに最適なものを選択することは困難です。 その結果,高品質な評価基準に基づくメタ説明手法である選択ツールの需要が明らかになった。 本稿では,忠実度に基づく尺度である真理度基準の上に構築された局所的メタ説明手法を提案する。 本研究は,すべての概念を具体的に定義し,実験を通じて,技術と計量の両立を実証する。

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