論文の概要: TraCE: Trajectory Counterfactual Explanation Scores
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15965v2
- Date: Fri, 26 Jan 2024 07:38:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-29 18:02:22.176929
- Title: TraCE: Trajectory Counterfactual Explanation Scores
- Title（参考訳）: trace: 軌道の反事実的説明スコア
- Authors: Jeffrey N. Clark, Edward A. Small, Nawid Keshtmand, Michelle W.L. Wan,
Elena Fillola Mayoral, Enrico Werner, Christopher P. Bourdeaux, Raul
Santos-Rodriguez
- Abstract要約: 本稿では, 逐次意思決定タスクの進捗を評価するために, ファクトファクトファクトの使用を拡大することを提案する。
モデルに依存しないモジュラーフレームワークであるTraCEを導入し、高度に複雑なシナリオの進捗状況を単一の値に抽出し、凝縮することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.149801527015106
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Counterfactual explanations, and their associated algorithmic recourse, are
typically leveraged to understand, explain, and potentially alter a prediction
coming from a black-box classifier. In this paper, we propose to extend the use
of counterfactuals to evaluate progress in sequential decision making tasks. To
this end, we introduce a model-agnostic modular framework, TraCE (Trajectory
Counterfactual Explanation) scores, which is able to distill and condense
progress in highly complex scenarios into a single value. We demonstrate
TraCE's utility across domains by showcasing its main properties in two case
studies spanning healthcare and climate change.
- Abstract（参考訳）: 対物的説明とその関連するアルゴリズム的説明は、典型的にはブラックボックス分類器からの予測を理解し、説明し、変更する。
本稿では,逐次的意思決定作業の進捗を評価するために,反事実の利用を拡大することを提案する。
この目的のために,高度に複雑なシナリオにおいて進捗を1つの値に蒸留・凝縮することができる,モデル非依存なモジュラーフレームワークであるtrace(trajectory counterfactual description)スコアを導入する。
我々は、医療と気候変動にまたがる2つのケーススタディにおいて、TraCEのドメイン間での有効性を示す。
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