論文の概要: Computing SHAP Efficiently Using Model Structure Information
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02417v1
- Date: Tue, 5 Sep 2023 17:48:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-06 13:44:04.942273
- Title: Computing SHAP Efficiently Using Model Structure Information
- Title（参考訳）: モデル構造情報を用いたSHAP計算
- Authors: Linwei Hu, Ke Wang
- Abstract要約: 本稿では, SHAP を時間的あるいはより高速に計算する手法を提案し, 付加性とダミーの仮定を満たす SHAP の定義を提案する。
最初のケースでは、加算特性と低次機能成分からSHAPを計算する方法を示す。
第2のケースでは、時間内にSHAPを計算できる式を導出します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6626323701161665
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: SHAP (SHapley Additive exPlanations) has become a popular method to attribute
the prediction of a machine learning model on an input to its features. One
main challenge of SHAP is the computation time. An exact computation of Shapley
values requires exponential time complexity. Therefore, many approximation
methods are proposed in the literature. In this paper, we propose methods that
can compute SHAP exactly in polynomial time or even faster for SHAP definitions
that satisfy our additivity and dummy assumptions (eg, kernal SHAP and baseline
SHAP). We develop different strategies for models with different levels of
model structure information: known functional decomposition, known order of
model (defined as highest order of interaction in the model), or unknown order.
For the first case, we demonstrate an additive property and a way to compute
SHAP from the lower-order functional components. For the second case, we derive
formulas that can compute SHAP in polynomial time. Both methods yield exact
SHAP results. Finally, if even the order of model is unknown, we propose an
iterative way to approximate Shapley values. The three methods we propose are
computationally efficient when the order of model is not high which is
typically the case in practice. We compare with sampling approach proposed in
Castor & Gomez (2008) using simulation studies to demonstrate the efficacy of
our proposed methods.
- Abstract（参考訳）: SHAP(SHapley Additive exPlanations)は、機械学習モデルの予測を特徴量に当てはめる一般的な手法となっている。
SHAPの主な課題は計算時間である。
シャプリー値の正確な計算には指数時間複雑さが必要である。
そのため,本論文では多くの近似手法が提案されている。
本稿では,我々の付加性とダミー仮定を満たすSHAP定義(ケナルSHAP,ベースラインSHAPなど)に対して,SHAPを多項式時間以上で正確に計算できる手法を提案する。
モデル構造情報のレベルが異なるモデルに対して、既知の機能的分解、既知のモデルの順序(モデルにおける相互作用の最高順序として定義される)、未知の順序という異なる戦略を開発する。
最初のケースでは、付加的な特性と低次機能コンポーネントからshapを計算する方法を示します。
2つ目の場合、多項式時間でshapを計算できる公式を導出する。
どちらの方法も正確なシェープ結果をもたらす。
最後に,モデルの順序が未知であれば,シェープリー値の近似を反復的に行う方法を提案する。
私たちが提案する3つの手法は、モデル順序が高くない場合に計算的に効率的である。
castor & gomez (2008) で提案されているサンプリング手法と比較し,提案手法の有効性をシミュレーションにより検証した。
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