Fugu-MT 論文翻訳(概要): EBLIME: Enhanced Bayesian Local Interpretable Model-agnostic Explanations

論文の概要: EBLIME: Enhanced Bayesian Local Interpretable Model-agnostic Explanations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00213v1
Date: Sat, 29 Apr 2023 09:47:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-02 16:30:40.144085
Title: EBLIME: Enhanced Bayesian Local Interpretable Model-agnostic Explanations
Title（参考訳）: EBLIME: ベイズ局所解釈型モデル非依存的説明
Authors: Yuhao Zhong, Anirban Bhattacharya, Satish Bukkapatnam
Abstract要約: ブラックボックス機械学習モデルの説明とベイジアンリッジ回帰モデルを用いた特徴量の分布を求めるため,EBLIMEを提案する。ケーススタディは、ベンチマークデータセットと、製造製品の内部欠陥を特定できる実世界の工業的応用について行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.4904382374090765
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: We propose EBLIME to explain black-box machine learning models and obtain the distribution of feature importance using Bayesian ridge regression models. We provide mathematical expressions of the Bayesian framework and theoretical outcomes including the significance of ridge parameter. Case studies were conducted on benchmark datasets and a real-world industrial application of locating internal defects in manufactured products. Compared to the state-of-the-art methods, EBLIME yields more intuitive and accurate results, with better uncertainty quantification in terms of deriving the posterior distribution, credible intervals, and rankings of the feature importance.
Abstract（参考訳）: ブラックボックス機械学習モデルの説明とベイジアンリッジ回帰モデルを用いた特徴量の分布を求めるため,EBLIMEを提案する。ベイズフレームワークの数学的表現とリッジパラメータの意義を含む理論的結果を提供する。ケーススタディは、ベンチマークデータセットと、製造製品の内部欠陥を見つけるための実世界の工業的応用に基づいて行われた。最新の手法と比較して、eblimeはより直感的で正確な結果を得ることができ、後方分布、信頼できる間隔、特徴重要性のランキングといった点でより不確実性が定量化される。

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