論文の概要: Counterfactual Explanations for Support Vector Machine Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07432v1
• Date: Wed, 14 Dec 2022 17:13:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-16 16:07:57.840589
• Title: Counterfactual Explanations for Support Vector Machine Models
• Title（参考訳）: サポートベクターマシンモデルに対する反事実説明
• Authors: Sebastian Salazar, Samuel Denton, Ansaf Salleb-Aouissi
• Abstract要約: モデル解釈可能性を高めることを目的として, 反実的説明を見つける方法を示す。 また,保護機能を用いて法科学生が司法試験に合格するかどうかを予測するための支援ベクトルマシンモデルを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.933681537640272
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We tackle the problem of computing counterfactual explanations -- minimal changes to the features that flip an undesirable model prediction. We propose a solution to this question for linear Support Vector Machine (SVMs) models. Moreover, we introduce a way to account for weighted actions that allow for more changes in certain features than others. In particular, we show how to find counterfactual explanations with the purpose of increasing model interpretability. These explanations are valid, change only actionable features, are close to the data distribution, sparse, and take into account correlations between features. We cast this as a mixed integer programming optimization problem. Additionally, we introduce two novel scale-invariant cost functions for assessing the quality of counterfactual explanations and use them to evaluate the quality of our approach with a real medical dataset. Finally, we build a support vector machine model to predict whether law students will pass the Bar exam using protected features, and used our algorithms to uncover the inherent biases of the SVM.
• Abstract（参考訳）: 我々は、非現実的な説明を計算し、望ましくないモデル予測を覆す機能の変更を最小限にする問題に取り組む。 本稿では,線形サポートベクトルマシン(svms)モデルに対するこの問題に対する解法を提案する。 さらに、重み付けされたアクションを考慮に入れる方法を導入し、他の機能よりも多くの変更を可能にする。 特に, モデル解釈可能性を高めるために, 反事実的説明を見出す方法を示す。 これらの説明は有効であり、実行可能な機能だけを変更し、データ分散に近く、スパースであり、機能間の相関を考慮に入れている。 我々はこれを混合整数プログラミング最適化問題とみなした。 さらに, 対物的説明の質を評価するための2つの新しいスケール不変コスト関数を導入し, 実際の医療データセットを用いてアプローチの質を評価する。 最後に,保護機能を用いて法定試験に合格するかどうかを予測する支援ベクトルマシンモデルを構築し,そのアルゴリズムを用いて,SVMの固有のバイアスを明らかにする。

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