論文の概要: Conditional expectation network for SHAP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10654v1
• Date: Thu, 20 Jul 2023 07:35:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-21 14:08:14.946119
• Title: Conditional expectation network for SHAP
• Title（参考訳）: SHAPの条件予測ネットワーク
• Authors: Ronald Richman and Mario V. W\"uthrich
• Abstract要約: ニューラルネットワークと他の回帰モデルの両方の条件付きバージョンを効率的に計算できる(代理的な)ニューラルネットワークアプローチを提供する。 この提案は、一般化線形モデル(GLM)に類似した複雑な回帰モデルにおいて、ドロップ1とアノバ分析を提供するのにも有用である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A very popular model-agnostic technique for explaining predictive models is the SHapley Additive exPlanation (SHAP). The two most popular versions of SHAP are a conditional expectation version and an unconditional expectation version (the latter is also known as interventional SHAP). Except for tree-based methods, usually the unconditional version is used (for computational reasons). We provide a (surrogate) neural network approach which allows us to efficiently calculate the conditional version for both neural networks and other regression models, and which properly considers the dependence structure in the feature components. This proposal is also useful to provide drop1 and anova analyses in complex regression models which are similar to their generalized linear model (GLM) counterparts, and we provide a partial dependence plot (PDP) counterpart that considers the right dependence structure in the feature components.
• Abstract（参考訳）: 予測モデルを説明するための非常に一般的なモデルに依存しないテクニックは、SHAP(SHapley Additive exPlanation)である。 SHAPの最も一般的な2つのバージョンは条件付き期待バージョンと条件なし期待バージョン(後者は介入型SHAPとも呼ばれる)である。 木ベースのメソッドを除いて、通常、非条件バージョンが使用される(計算上の理由から)。 ニューラルネットワークと他の回帰モデルの両方の条件付きバージョンを効率的に計算し、特徴成分の依存構造を適切に考慮する(代理的な)ニューラルネットワークアプローチを提供する。 この提案は,一般化線形モデル(GLM)と類似した複雑な回帰モデルにおいて,ドロップ1およびアノバ解析を提供することにも有用であり,特徴成分の適切な依存構造を考慮した部分依存プロット(PDP)を提供する。

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