論文の概要: Local Model Explanations and Uncertainty Without Model Access

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05761v1
• Date: Fri, 13 Jan 2023 21:18:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-18 19:01:08.717974
• Title: Local Model Explanations and Uncertainty Without Model Access
• Title（参考訳）: モデルアクセスのない局所モデル記述と不確かさ
• Authors: Surin Ahn, Justin Grana, Yafet Tamene, Kristian Holsheimer
• Abstract要約: 本稿では,機械学習モデルに対するポストホックな説明と不確実性区間を生成するためのモデル非依存アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは,局所回帰を用いたナイーブな説明を構築し,ブートストラップ手法を用いて説明の不確かさを定量化する。 従来の回帰分析から得られた信頼区間と比較して,提案アルゴリズムが生成する不確実区間は,区間幅と範囲確率とのトレードオフが良好であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.44241702149260353
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a model-agnostic algorithm for generating post-hoc explanations and uncertainty intervals for a machine learning model when only a sample of inputs and outputs from the model is available, rather than direct access to the model itself. This situation may arise when model evaluations are expensive; when privacy, security and bandwidth constraints are imposed; or when there is a need for real-time, on-device explanations. Our algorithm constructs explanations using local polynomial regression and quantifies the uncertainty of the explanations using a bootstrapping approach. Through a simulation study, we show that the uncertainty intervals generated by our algorithm exhibit a favorable trade-off between interval width and coverage probability compared to the naive confidence intervals from classical regression analysis. We further demonstrate the capabilities of our method by applying it to black-box models trained on two real datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,モデル自体に直接アクセスするのではなく,モデルからの入力と出力のサンプルが利用可能である場合にのみ,機械学習モデルに対する時間後説明と不確実区間を生成するモデル非依存アルゴリズムを提案する。 この状況は、モデル評価が高価である場合、プライバシ、セキュリティ、帯域幅の制約が課される場合、あるいはリアルタイムでオンデバイスな説明が必要な場合などである。 本アルゴリズムは局所多項式回帰を用いて説明を構築し,ブートストラップ手法を用いて説明の不確かさを定量化する。 シミュレーション実験により,提案アルゴリズムが生成した不確かさ間隔は,古典回帰分析から得られた有意な信頼区間と比較して,区間幅と被覆確率とのトレードオフが良好であることを示す。 さらに、2つの実データセットで訓練されたブラックボックスモデルに適用することで、本手法の能力を実証する。

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