論文の概要: Exploration of Rashomon Set Assists Explanations for Medical Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11446v1
- Date: Tue, 22 Aug 2023 13:53:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-23 17:59:30.793805
- Title: Exploration of Rashomon Set Assists Explanations for Medical Data
- Title（参考訳）: 医療データの説明を支援するラショモンセットの探索
- Authors: Katarzyna Kobyli\'nska, Mateusz Krzyzi\'nski, Rafa{\l} Machowicz,
Mariusz Adamek, Przemys{\l}aw Biecek
- Abstract要約: 本稿では,従来のモデリング手法を拡張したRashomon集合モデルを探索する新しいプロセスを提案する。
Rashomonセット内で最も異なるモデルの識別であり、紹介された$texttRashomon_DETECT$アルゴリズムによって促進される。
モデル間の変動効果の差を定量化するために,機能的データ解析に基づくプロファイル分散指数(PDI)を導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.499833362998488
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The machine learning modeling process conventionally culminates in selecting
a single model that maximizes a selected performance metric. However, this
approach leads to abandoning a more profound analysis of slightly inferior
models. Particularly in medical and healthcare studies, where the objective
extends beyond predictions to valuable insight generation, relying solely on
performance metrics can result in misleading or incomplete conclusions. This
problem is particularly pertinent when dealing with a set of models with
performance close to maximum one, known as $\textit{Rashomon set}$. Such a set
can be numerous and may contain models describing the data in a different way,
which calls for comprehensive analysis. This paper introduces a novel process
to explore Rashomon set models, extending the conventional modeling approach.
The cornerstone is the identification of the most different models within the
Rashomon set, facilitated by the introduced $\texttt{Rashomon_DETECT}$
algorithm. This algorithm compares profiles illustrating prediction
dependencies on variable values generated by eXplainable Artificial
Intelligence (XAI) techniques. To quantify differences in variable effects
among models, we introduce the Profile Disparity Index (PDI) based on measures
from functional data analysis. To illustrate the effectiveness of our approach,
we showcase its application in predicting survival among hemophagocytic
lymphohistiocytosis (HLH) patients - a foundational case study. Additionally,
we benchmark our approach on other medical data sets, demonstrating its
versatility and utility in various contexts.
- Abstract（参考訳）: 機械学習のモデリングプロセスは、従来、選択されたパフォーマンスメトリックを最大化する単一のモデルを選択することで頂点に達する。
しかし、このアプローチはわずかに劣ったモデルのより深い分析を捨てる結果となる。
特に医学や医療の分野では、目標は予測を超えて価値ある洞察を生み出すことであり、パフォーマンスメトリクスのみに依存することは誤解を招くか不完全な結論をもたらす可能性がある。
この問題は、$\textit{Rashomon set}$として知られる最大値に近いパフォーマンスを持つモデルの集合を扱う場合、特に関係がある。
このような集合は多数あり、異なる方法でデータを記述するモデルを含んでいる可能性がある。
本稿では,従来のモデリング手法を拡張したRashomon集合モデルを探索する新しいプロセスを提案する。
基礎は、導入した$\texttt{Rashomon_DETECT}$アルゴリズムによって促進される、Rashomon集合内の最も異なるモデルの識別である。
このアルゴリズムは、eXplainable Artificial Intelligence (XAI)技術によって生成された可変値の予測依存性を説明できるプロファイルを比較する。
モデル間の変動効果の差を定量化するために,機能的データ解析に基づくプロファイル分散指数(PDI)を導入する。
本手法の有効性を示すため,造血細胞リンパ血球症(hlh)患者の生存率の予測に本手法を応用した基礎的検討を行った。
さらに,我々のアプローチを他の医療データセットにベンチマークし,様々な状況においてその汎用性と有用性を示す。
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