論文の概要: Feature construction using explanations of individual predictions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09631v1
• Date: Mon, 23 Jan 2023 18:59:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-24 12:39:57.276918
• Title: Feature construction using explanations of individual predictions
• Title（参考訳）: 個別予測の説明を用いた特徴構成
• Authors: Bo\v{s}tjan Vouk, Matej Guid, Marko Robnik-\v{S}ikonja
• Abstract要約: 本稿では,予測モデルのインスタンスベース説明の集約に基づく探索空間の削減手法を提案する。 これらのグループに対する探索の削減が特徴構築の時間を大幅に短縮することを実証的に示す。 いくつかの分類器の分類精度を大幅に向上させ,大規模データセットにおいても提案する特徴構築の実現可能性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Feature construction can contribute to comprehensibility and performance of machine learning models. Unfortunately, it usually requires exhaustive search in the attribute space or time-consuming human involvement to generate meaningful features. We propose a novel heuristic approach for reducing the search space based on aggregation of instance-based explanations of predictive models. The proposed Explainable Feature Construction (EFC) methodology identifies groups of co-occurring attributes exposed by popular explanation methods, such as IME and SHAP. We empirically show that reducing the search to these groups significantly reduces the time of feature construction using logical, relational, Cartesian, numerical, and threshold num-of-N and X-of-N constructive operators. An analysis on 10 transparent synthetic datasets shows that EFC effectively identifies informative groups of attributes and constructs relevant features. Using 30 real-world classification datasets, we show significant improvements in classification accuracy for several classifiers and demonstrate the feasibility of the proposed feature construction even for large datasets. Finally, EFC generated interpretable features on a real-world problem from the financial industry, which were confirmed by a domain expert.
• Abstract（参考訳）: 機能構築は、機械学習モデルの理解性とパフォーマンスに寄与する。 残念ながら、通常は属性空間を徹底的に検索するか、有意義な特徴を生成するのに時間を要する。 本稿では,予測モデルのインスタンスベース説明の集約に基づく探索空間削減のための新しいヒューリスティックな手法を提案する。 提案する説明可能機能構築(efc)手法は,imeやshapなどの一般的な説明方法によって公開される共起属性群を同定する。 これらの群に対する探索の削減は、論理的、リレーショナル、カルト的、数値的、しきい値 num-of-N および X-of-N 構成作用素を用いた特徴構築の時間を大幅に短縮することを示す。 10の透過的な合成データセットの分析により、EFCは属性の情報グループを効果的に識別し、関連する特徴を構築できることが示されている。 実世界の30の分類データセットを用いて,複数の分類器の分類精度が大幅に向上し,大規模データセットにおいても提案する特徴構成の実現可能性を示す。 最後に、EFCは金融業界から現実の問題に関する解釈可能な機能を生成し、それがドメインの専門家によって確認された。

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