論文の概要: Explain, Adapt and Retrain: How to improve the accuracy of a PPM classifier through different explanation styles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14939v1
• Date: Mon, 27 Mar 2023 06:37:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-28 16:45:59.209065
• Title: Explain, Adapt and Retrain: How to improve the accuracy of a PPM classifier through different explanation styles
• Title（参考訳）: 説明・適応・再訓練:異なる説明方法によるPPM分類器の精度向上方法
• Authors: Williams Rizzi and Chiara Di Francescomarino and Chiara Ghidini and Fabrizio Maria Maggi
• Abstract要約: 最近の論文では、結果指向の予測に予測プロセスモニタリングモデルがなぜ間違った予測を提供するのかを説明するための新しいアプローチが紹介されている。 半自動的な方法でミスを犯す予測者を誘導する最も一般的な特徴を特定するために、説明を利用する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.6281736192809575
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent papers have introduced a novel approach to explain why a Predictive Process Monitoring (PPM) model for outcome-oriented predictions provides wrong predictions. Moreover, they have shown how to exploit the explanations, obtained using state-of-the art post-hoc explainers, to identify the most common features that induce a predictor to make mistakes in a semi-automated way, and, in turn, to reduce the impact of those features and increase the accuracy of the predictive model. This work starts from the assumption that frequent control flow patterns in event logs may represent important features that characterize, and therefore explain, a certain prediction. Therefore, in this paper, we (i) employ a novel encoding able to leverage DECLARE constraints in Predictive Process Monitoring and compare the effectiveness of this encoding with Predictive Process Monitoring state-of-the art encodings, in particular for the task of outcome-oriented predictions; (ii) introduce a completely automated pipeline for the identification of the most common features inducing a predictor to make mistakes; and (iii) show the effectiveness of the proposed pipeline in increasing the accuracy of the predictive model by validating it on different real-life datasets.
• Abstract（参考訳）: 最近の論文では、結果指向予測のための予測プロセス監視(ppm)モデルが誤った予測をもたらす理由を説明するための新しいアプローチが紹介されている。 さらに,最先端のポストホック説明器を用いて得られた説明を活用し,予測者が半自動的に誤りを生じさせる最も一般的な特徴を特定し,その特徴の影響を低減し,予測モデルの精度を向上させる方法を示した。 この研究は、イベントログにおける頻繁な制御フローパターンが、特定の予測を特徴付ける重要な特徴を表すかもしれないという仮定から始まる。 したがって、本稿では、 二 予測プロセスモニタリングにおいて、DECLARE制約を活用でき、この符号化の有効性を予測プロセスモニタリング、特に結果指向予測のタスクにおいて比較することができる新規なエンコーディングを用いる。 (ii) 予測者にミスを起こさせる最も一般的な特徴を特定するために、完全に自動化されたパイプラインを導入する。 3) 提案したパイプラインは, 異なる実生活データセット上で検証することにより, 予測モデルの精度を高める効果を示す。

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