論文の概要: Explainable Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.05866v1
• Date: Mon, 12 Dec 2022 13:09:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 15:53:25.755645
• Title: Explainable Performance
• Title（参考訳）: 説明可能なパフォーマンス
• Authors: Hu\'e Sullivan, Hurlin Christophe, P\'erignon Christophe and Saurin S\'ebastien
• Abstract要約: 本稿では,モデルの予測的・経済的性能に対する入力特徴の具体的な寄与を測定するためのXPER手法を提案する。 XPERの分解はメトリクス間でかなり安定していますが、いくつかの機能コントリビューションはメトリクス間でサインを切り替えます。 分析の結果,モデル予測とモデル性能は2つの異なる課題であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce the XPER (eXplainable PERformance) methodology to measure the specific contribution of the input features to the predictive or economic performance of a model. Our methodology offers several advantages. First, it is both model-agnostic and performance metric-agnostic. Second, XPER is theoretically founded as it is based on Shapley values. Third, the interpretation of the benchmark, which is inherent in any Shapley value decomposition, is meaningful in our context. Fourth, XPER is not plagued by model specification error, as it does not require re-estimating the model. Fifth, it can be implemented either at the model level or at the individual level. In an application based on auto loans, we find that performance can be explained by a surprisingly small number of features. XPER decompositions are rather stable across metrics, yet some feature contributions switch sign across metrics. Our analysis also shows that explaining model forecasts and model performance are two distinct tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,モデルの予測的・経済的性能に対する入力特徴の具体的な寄与を測定するために,XPER手法を提案する。 我々の方法論にはいくつかの利点がある。 第一に、モデル非依存とパフォーマンス指標非依存の両方です。 第2に、XPERはShapley値に基づいて理論的に確立されている。 第3に、Shapley値の分解に固有のベンチマークの解釈は、私たちのコンテキストにおいて有意義である。 第4に、XPERはモデルの再見積を必要としないため、モデル仕様のエラーに悩まされない。 5つ目は、モデルレベルでも、個々のレベルでも実装できます。 オートローンに基づくアプリケーションでは、驚くほど少数の機能によってパフォーマンスが説明できることがわかった。 XPERの分解はメトリクス間でかなり安定していますが、いくつかの機能はメトリクス間でサインを切り替えます。 また,モデル予測とモデル性能が2つの異なる課題であることを示す。

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