論文の概要: Local Universal Rule-based Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14894v1
• Date: Mon, 23 Oct 2023 13:04:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 20:06:14.147020
• Title: Local Universal Rule-based Explanations
• Title（参考訳）: ローカルユニバーサルルールに基づく説明
• Authors: Szymon Bobek, Grzegorz J. Nalepa
• Abstract要約: Local Universal Explainer (LUX) は、現実的、対実的、視覚的な説明を生成できるルールベースの説明器である。 他のアルゴリズムとは逆のデータ生成は使用せず、実データの高密度クラスタの形で局所的な概念を選択することに重点を置いている。 提案手法を実データと合成データセットで検証し, LORE, EXPLAN, Anchorなどの最先端のルールベースの説明器と比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.065034043031668
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Explainable artificial intelligence (XAI) is one of the most intensively developed are of AI in recent years. It is also one of the most fragmented one with multiple methods that focus on different aspects of explanations. This makes difficult to obtain the full spectrum of explanation at once in a compact and consistent way. To address this issue, we present Local Universal Explainer (LUX) that is a rule-based explainer which can generate factual, counterfactual and visual explanations. It is based on a modified version of decision tree algorithms that allows for oblique splits and integration with feature importance XAI methods such as SHAP or LIME. It does not use data generation in opposite to other algorithms, but is focused on selecting local concepts in a form of high-density clusters of real data that have the highest impact on forming the decision boundary of the explained model. We tested our method on real and synthetic datasets and compared it with state-of-the-art rule-based explainers such as LORE, EXPLAN and Anchor. Our method outperforms currently existing approaches in terms of simplicity, global fidelity and representativeness.
• Abstract（参考訳）: 説明可能な人工知能(XAI)は、近年で最も重要なAIの1つである。 また、説明の異なる側面にフォーカスする複数のメソッドを持つ最も断片化されたものの1つである。 これは、コンパクトで一貫した方法で一度に説明の完全なスペクトルを得るのが困難である。 この問題に対処するため,我々は,事実的,反事実的,視覚的な説明を生成できる規則に基づく説明器であるローカル・ユニバーサル・リゾルバ(lux)を提案する。 これは、決定木アルゴリズムの修正版に基づいており、斜め分割とSHAPやLIMEのような重要なXAIメソッドとの統合を可能にする。 他のアルゴリズムとは対照的にデータ生成を使用しないが、説明モデルの決定境界の形成に最も影響を与える実データの高密度クラスタの形式で局所的な概念を選択することに焦点を当てている。 提案手法を実データおよび合成データセット上で検証し, LORE, EXPLAN, Anchorなどの最先端ルールベースの説明器と比較した。 提案手法は, 単純性, グローバル忠実性, 代表性の観点から, 既存のアプローチを上回っている。

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