論文の概要: Hypothesis Testing and Machine Learning: Interpreting Variable Effects
in Deep Artificial Neural Networks using Cohen's f2
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01407v1
- Date: Thu, 2 Feb 2023 20:43:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-06 18:15:40.272297
- Title: Hypothesis Testing and Machine Learning: Interpreting Variable Effects
in Deep Artificial Neural Networks using Cohen's f2
- Title（参考訳）: 仮説テストと機械学習:cohenのf2を用いた深層ニューラルネットワークにおける可変効果の解釈
- Authors: Wolfgang Messner
- Abstract要約: 深層人工ニューラルネットワークは多くの分野において高い予測性能を示す。
しかし、統計的推測をする余裕はなく、ブラックボックスの操作は人間が理解するには複雑すぎる。
本稿では、現在のXAI手法を拡張し、機械学習のためのモデルに依存しない仮説テストフレームワークを開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Deep artificial neural networks show high predictive performance in many
fields, but they do not afford statistical inferences and their black-box
operations are too complicated for humans to comprehend. Because positing that
a relationship exists is often more important than prediction in scientific
experiments and research models, machine learning is far less frequently used
than inferential statistics. Additionally, statistics calls for improving the
test of theory by showing the magnitude of the phenomena being studied. This
article extends current XAI methods and develops a model agnostic hypothesis
testing framework for machine learning. First, Fisher's variable permutation
algorithm is tweaked to compute an effect size measure equivalent to Cohen's f2
for OLS regression models. Second, the Mann-Kendall test of monotonicity and
the Theil-Sen estimator is applied to Apley's accumulated local effect plots to
specify a variable's direction of influence and statistical significance. The
usefulness of this approach is demonstrated on an artificial data set and a
social survey with a Python sandbox implementation.
- Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、多くの分野で高い予測性能を示すが、統計的な推論は行わず、ブラックボックス操作は人間が理解するには複雑すぎる。
科学実験や研究モデルにおいて、関係が存在するという仮定は予測よりも重要であり、機械学習は推論統計よりもはるかに少ない。
さらに統計学は、研究中の現象の大きさを示すことによって理論のテストを改善することを要求する。
本稿では、現在のXAI手法を拡張し、機械学習のためのモデルに依存しない仮説テストフレームワークを開発する。
まず、フィッシャーの可変置換アルゴリズムを微調整して、ols回帰モデルに対するコーエンのf2と同等の効果サイズ測度を計算する。
第2に、単調性のマン・ケンドール検定とテイル・セン推定器がアプリーの蓄積した局所効果プロットに適用され、変数の影響方向と統計的意義が特定される。
このアプローチの有用性は,人工データセットとPythonサンドボックス実装によるソーシャルサーベイで実証されている。
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