Fugu-MT 論文翻訳(概要): Confident Feature Ranking

論文の概要: Confident Feature Ranking

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15361v2
Date: Thu, 18 Apr 2024 11:44:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-19 20:49:22.941386
Title: Confident Feature Ranking
Title（参考訳）: 信頼度ランキング
Authors: Bitya Neuhof, Yuval Benjamini,
Abstract要約: 本稿では,グローバルな重要性値の不確実性を定量化する枠組みを提案する。本稿では,特徴値のポストホック解釈のための新しい手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0564549686015594
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Machine learning models are widely applied in various fields. Stakeholders often use post-hoc feature importance methods to better understand the input features' contribution to the models' predictions. The interpretation of the importance values provided by these methods is frequently based on the relative order of the features (their ranking) rather than the importance values themselves. Since the order may be unstable, we present a framework for quantifying the uncertainty in global importance values. We propose a novel method for the post-hoc interpretation of feature importance values that is based on the framework and pairwise comparisons of the feature importance values. This method produces simultaneous confidence intervals for the features' ranks, which include the ``true'' (infinite sample) ranks with high probability, and enables the selection of the set of the top-k important features.
Abstract（参考訳）: 機械学習モデルは様々な分野に広く応用されている。ステークホルダは、しばしば、モデルの予測に対する入力特徴の貢献をよりよく理解するために、ポストホックな機能重要度メソッドを使用する。これらの手法によって提供される重要値の解釈は、重要値そのものではなく、特徴(それらのランク)の相対的な順序に基づいて行われることが多い。順序が不安定である可能性があるので、グローバルな重要性値の不確実性を定量化する枠組みを提案する。本稿では,特徴重要値のフレームワークとペア比較に基づく特徴重要値のポストホックな解釈法を提案する。本手法は,「真」(無限のサンプル)のランクを高い確率で含む特徴のランクに対する同時信頼区間を生成し,上位kの重要特徴の集合の選択を可能にする。

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