論文の概要: Approximation of group explainers with coalition structure using Monte Carlo sampling on the product space of coalitions and features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10216v2
• Date: Thu, 18 Apr 2024 18:14:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-22 20:36:15.301932
• Title: Approximation of group explainers with coalition structure using Monte Carlo sampling on the product space of coalitions and features
• Title（参考訳）: モンテカルロ法による連立構造をもつ群説明器の連立と特徴の積空間における近似
• Authors: Konstandinos Kotsiopoulos, Alexey Miroshnikov, Khashayar Filom, Arjun Ravi Kannan,
• Abstract要約: 我々は、与えられたMLモデルと予測ベクトルに基づく限界ゲームに対して、幅広い種類の線形ゲーム値と連立値に焦点を当てる。 我々はモンテカルロサンプリングアルゴリズムを設計し、背景データセットのサイズに線形に依存する複雑さを減らし、それらを推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.11184789007828977
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, many Machine Learning (ML) explanation techniques have been designed using ideas from cooperative game theory. These game-theoretic explainers suffer from high complexity, hindering their exact computation in practical settings. In our work, we focus on a wide class of linear game values, as well as coalitional values, for the marginal game based on a given ML model and predictor vector. By viewing these explainers as expectations over appropriate sample spaces, we design a novel Monte Carlo sampling algorithm that estimates them at a reduced complexity that depends linearly on the size of the background dataset. We set up a rigorous framework for the statistical analysis and obtain error bounds for our sampling methods. The advantage of this approach is that it is fast, easily implementable, and model-agnostic. Furthermore, it has similar statistical accuracy as other known estimation techniques that are more complex and model-specific. We provide rigorous proofs of statistical convergence, as well as numerical experiments whose results agree with our theoretical findings.
• Abstract（参考訳）: 近年,協調ゲーム理論のアイデアを用いて機械学習(ML)の説明手法が多数設計されている。 これらのゲーム理論の説明者は複雑さに悩まされており、実際の環境での正確な計算を妨げている。 本研究は,MLモデルと予測ベクトルに基づく限界ゲームに対して,線形ゲーム値および連立値の幅広いクラスに焦点をあてる。 これらの説明を適切なサンプル空間に対する期待として見ることにより、背景データセットのサイズに線形に依存する複雑さを低減したモンテカルロサンプリングアルゴリズムを設計する。 統計的解析のための厳密なフレームワークを構築し,サンプリング手法の誤差境界を求める。 このアプローチの利点は、高速で、実装が容易で、モデルに依存しないことです。 さらに、より複雑でモデル固有の他の既知の推定手法と同様の統計的精度を持つ。 統計的収束の厳密な証明と、理論的な結果に一致する数値実験を提供する。

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