論文の概要: Distributional Counterfactual Explanations With Optimal Transport

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13112v4
• Date: Fri, 04 Oct 2024 13:23:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-07 18:20:24.258019
• Title: Distributional Counterfactual Explanations With Optimal Transport
• Title（参考訳）: 最適輸送による分散対物的説明
• Authors: Lei You, Lele Cao, Mattias Nilsson, Bo Zhao, Lei Lei,
• Abstract要約: 対実的説明 (CE) は、ブラックボックスの意思決定モデルに関する洞察を提供するための事実上の方法である。 本稿では,観測データの分布特性に焦点を移すDCE(distributal counterfactual explanation)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.597676579494146
• License:
• Abstract: Counterfactual explanations (CE) are the de facto method for providing insights into black-box decision-making models by identifying alternative inputs that lead to different outcomes. However, existing CE approaches, including group and global methods, focus predominantly on specific input modifications, lacking the ability to capture nuanced distributional characteristics that influence model outcomes across the entire input-output spectrum. This paper proposes distributional counterfactual explanation (DCE), shifting focus to the distributional properties of observed and counterfactual data, thus providing broader insights. DCE is particularly beneficial for stakeholders making strategic decisions based on statistical data analysis, as it makes the statistical distribution of the counterfactual resembles the one of the factual when aligning model outputs with a target distribution\textemdash something that the existing CE methods cannot fully achieve. We leverage optimal transport (OT) to formulate a chance-constrained optimization problem, deriving a counterfactual distribution aligned with its factual counterpart, supported by statistical confidence. The efficacy of this approach is demonstrated through experiments, highlighting its potential to provide deeper insights into decision-making models.
• Abstract（参考訳）: 対実的説明 (CE) は、異なる結果をもたらす代替入力を特定することによってブラックボックス決定モデルに対する洞察を提供するデファクト手法である。 しかし、グループやグローバルな手法を含む既存のCEアプローチは、主に特定の入力修正に焦点を当てており、入力出力スペクトル全体にわたるモデル結果に影響を与える微妙な分布特性をキャプチャする能力が欠如している。 本稿では, 分布的対実的説明(DCE)を提案し, 観測データと反実的データの分布特性に焦点を移し, より広範な洞察を与える。 DCEは、統計データ分析に基づいて戦略的決定を行うステークホルダーにとって特に有益であり、既存のCEメソッドが完全に達成できないような、モデル出力と目標分布とを整合させるときの事実の1つに、カウンターファクトリーの統計的分布を類似させる。 我々は、最適輸送(OT)を利用して、確率制約付き最適化問題を定式化し、統計的信頼度に支えられ、その事実と整合した反実分布を導出する。 このアプローチの有効性は実験を通じて実証され、意思決定モデルに関する深い洞察を提供する可能性を強調している。

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