論文の概要: Explaining Predictive Uncertainty with Information Theoretic Shapley Values

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05724v2
• Date: Tue, 31 Oct 2023 17:15:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 23:44:17.387359
• Title: Explaining Predictive Uncertainty with Information Theoretic Shapley Values
• Title（参考訳）: 情報理論シャプリー値を用いた予測の不確実性の説明
• Authors: David S. Watson, Joshua O'Hara, Niek Tax, Richard Mudd, and Ido Guy
• Abstract要約: 我々は、様々な種類の予測の不確実性を説明するために、人気のShapley値フレームワークを適用します。 我々は,実データおよびシミュレーションデータに対して,様々な実験でよく動作する効率的なアルゴリズムを実装した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.49838460559032
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Researchers in explainable artificial intelligence have developed numerous methods for helping users understand the predictions of complex supervised learning models. By contrast, explaining the $\textit{uncertainty}$ of model outputs has received relatively little attention. We adapt the popular Shapley value framework to explain various types of predictive uncertainty, quantifying each feature's contribution to the conditional entropy of individual model outputs. We consider games with modified characteristic functions and find deep connections between the resulting Shapley values and fundamental quantities from information theory and conditional independence testing. We outline inference procedures for finite sample error rate control with provable guarantees, and implement efficient algorithms that perform well in a range of experiments on real and simulated data. Our method has applications to covariate shift detection, active learning, feature selection, and active feature-value acquisition.
• Abstract（参考訳）: 説明可能な人工知能の研究者は、複雑な教師付き学習モデルの予測を理解するための多くの方法を開発した。 対照的に、$\textit{uncertainty}$のモデル出力の説明は、比較的ほとんど注目を集めていない。 一般的なshapley値フレームワークを使って様々な予測の不確実性を説明し、個々のモデル出力の条件エントロピーに対する各特徴の寄与を定量化する。 特徴関数を改良したゲームについて検討し,情報理論と条件独立テストから得られたShapley値と基本量の深い関係を見出す。 証明可能な保証付き有限サンプル誤差率制御のための推論手順を概説し、実データおよびシミュレーションデータに対する実験範囲でよく動作する効率的なアルゴリズムを実装した。 提案手法は,シフト検出,アクティブラーニング,特徴選択,能動的特徴値獲得を共変させる。

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