論文の概要: GLOBE-CE: A Translation-Based Approach for Global Counterfactual Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17021v2
• Date: Sun, 17 Dec 2023 20:26:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 20:56:42.913416
• Title: GLOBE-CE: A Translation-Based Approach for Global Counterfactual Explanations
• Title（参考訳）: globe-ce:グローバル反事実説明のための翻訳に基づくアプローチ
• Authors: Dan Ley, Saumitra Mishra, Daniele Magazzeni
• Abstract要約: Global & Efficient Counterfactual Explanations (GLOBE-CE)は、現在の最先端技術に関連する信頼性とスケーラビリティの問題に取り組む柔軟なフレームワークである。 分類的特徴翻訳を数学的に解析し,その手法を応用した。 公開データセットとユーザスタディによる実験的評価は、GLOBE-CEが現在の最先端よりも大幅にパフォーマンスが向上していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.276136171459731
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Counterfactual explanations have been widely studied in explainability, with a range of application dependent methods prominent in fairness, recourse and model understanding. The major shortcoming associated with these methods, however, is their inability to provide explanations beyond the local or instance-level. While many works touch upon the notion of a global explanation, typically suggesting to aggregate masses of local explanations in the hope of ascertaining global properties, few provide frameworks that are both reliable and computationally tractable. Meanwhile, practitioners are requesting more efficient and interactive explainability tools. We take this opportunity to propose Global & Efficient Counterfactual Explanations (GLOBE-CE), a flexible framework that tackles the reliability and scalability issues associated with current state-of-the-art, particularly on higher dimensional datasets and in the presence of continuous features. Furthermore, we provide a unique mathematical analysis of categorical feature translations, utilising it in our method. Experimental evaluation with publicly available datasets and user studies demonstrate that GLOBE-CE performs significantly better than the current state-of-the-art across multiple metrics (e.g., speed, reliability).
• Abstract（参考訳）: 対物的説明は、公正性、リコース、モデル理解に顕著な様々な応用依存手法を用いて、説明可能性において広く研究されてきた。 しかし、これらのメソッドに関連する主な欠点は、ローカルレベルやインスタンスレベルで説明できないことである。 多くの研究がグローバルな説明の概念に触れており、典型的にはグローバルな性質を確かめるために局所的な説明の大量を集約することを示唆しているが、信頼性と計算的に抽出可能なフレームワークを提供するものはほとんどない。 一方、実践者はより効率的でインタラクティブな説明ツールを求めている。 我々はこの機会を生かして,現在の最先端,特に高次元データセットや継続的機能の存在に伴う信頼性とスケーラビリティの問題に対処する,フレキシブルなフレームワークであるGLOBE-CE(Global & Efficient Counterfactual Explanations)を提案する。 さらに,分類的特徴翻訳のユニークな数学的解析を行い,本手法で活用する。 公開データセットとユーザスタディによる実験的評価では、GLOBE-CEは複数のメトリクス(例えば、速度、信頼性)にわたる現在の最先端よりもはるかに優れたパフォーマンスを示している。

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