論文の概要: BELLA: Black box model Explanations by Local Linear Approximations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11311v2
• Date: Thu, 20 Mar 2025 15:59:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 16:32:27.625735
• Title: BELLA: Black box model Explanations by Local Linear Approximations
• Title（参考訳）: BELLA:局所線形近似によるブラックボックスモデル説明
• Authors: Nedeljko Radulovic, Albert Bifet, Fabian Suchanek,
• Abstract要約: BELLAは回帰ブラックボックスモデルの個々の予測を説明するための決定論的モデルに依存しないポストホックアプローチである。 BELLAは事実と反事実の両方を説明することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.71090921516854
• License:
• Abstract: Understanding the decision-making process of black-box models has become not just a legal requirement, but also an additional way to assess their performance. However, the state of the art post-hoc explanation approaches for regression models rely on synthetic data generation, which introduces uncertainty and can hurt the reliability of the explanations. Furthermore, they tend to produce explanations that apply to only very few data points. In this paper, we present BELLA, a deterministic model-agnostic post-hoc approach for explaining the individual predictions of regression black-box models. BELLA provides explanations in the form of a linear model trained in the feature space. BELLA maximizes the size of the neighborhood to which the linear model applies so that the explanations are accurate, simple, general, and robust. BELLA can produce both factual and counterfactual explanations.
• Abstract（参考訳）: ブラックボックスモデルの意思決定プロセスを理解することは、法的要件だけでなく、パフォーマンスを評価するための追加の方法にもなっている。 しかし、レグレッションモデルに対する最先端のポストホックな説明手法は、不確実性を導入し、説明の信頼性を損なうことができる合成データ生成に依存している。 さらに、ごくわずかなデータポイントにのみ適用される説明を生成する傾向があります。 本稿では、回帰ブラックボックスモデルの個々の予測を説明するための決定論的モデル非依存のポストホックアプローチであるBELLAを提案する。 BELLAは特徴空間で訓練された線形モデルという形で説明を提供する。 BELLAは、線形モデルが適用する近傍の大きさを最大化して、説明が正確で、単純で、一般的で、堅牢である。 BELLAは事実と反事実の両方を説明することができる。

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