論文の概要: ShaRP: A Novel Feature Importance Framework for Ranking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16744v2
• Date: Wed, 13 Nov 2024 02:04:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:30.469674
• Title: ShaRP: A Novel Feature Importance Framework for Ranking
• Title（参考訳）: ShaRP: ランク付けのための新しい重要なフレームワーク
• Authors: Venetia Pliatsika, Joao Fonseca, Kateryna Akhynko, Ivan Shevchenko, Julia Stoyanovich,
• Abstract要約: 私たちは、ランク付けされた結果の異なる側面に対する機能の貢献を説明するフレームワークであるShaRPを紹介します。 ShaRPはQuantical Input Influenceフレームワーク上に構築されており、複数のQuantities of Interestのための機能のコントリビューションを計算する。 実データと合成データを用いて,ShaRPの広範囲な検証結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.753981445665063
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Algorithmic decisions in critical domains such as hiring, college admissions, and lending are often based on rankings. Because of the impact these decisions have on individuals, organizations, and population groups, there is a need to understand them: to help individuals improve their position in a ranking, design better ranking procedures, and check whether a procedure is legally compliant. In this paper, we present ShaRP -- Shapley for Rankings and Preferences -- a framework that explains the contributions of features to different aspects of a ranked outcome and is based on Shapley values. Using ShaRP, we show that even when the scoring function used by an algorithmic ranker is known and linear, the feature weights do not correspond to their Shapley value contribution. The contributions instead depend on the feature distributions and the subtle local interactions between the scoring features. ShaRP builds on the Quantitative Input Influence framework to compute the contributions of features for multiple -- ranking specific -- Quantities of Interest, including score, rank, pair-wise preference, and top-k. We show the results of an extensive experimental validation of ShaRP using real and synthetic datasets. We demonstrate that feature importance can be computed efficiently, and that ShaRP compares favorably to several prior local feature importance methods, in terms of both generality and quality of explanations. Among our results, we highlight a case study on the CS Rankings dataset. Contrary to expectation, we find that a strong track record in Systems research is much more important than AI research for placing a CS department among the top-10%. ShaRP is available at latex for matplotlib togetherhttps://github.com/DataResponsibly/ShaRP.
• Abstract（参考訳）: 雇用、大学入学、貸与といった重要な領域におけるアルゴリズム上の決定は、しばしばランキングに基づいて行われる。 これらの決定が個人、組織、人口集団に与える影響から、個人がランク付けの立場を改善するのを助けること、より良いランク付け手順を設計すること、手続きが法的に準拠しているかどうかを確認すること、などを理解する必要がある。 本稿では、ランク付けと優先度のためのシャプリー(Shapley for Rankings and Preferences)という、ランク付けされた結果の異なる側面に対する機能の貢献を説明し、シャプリーの値に基づくフレームワークを提案する。 ShaRPを用いて,アルゴリズムのランク付けで用いられるスコアリング関数が線形である場合でも,特徴重みがShapley値の寄与と一致しないことを示す。 その代わりに、コントリビューションは特徴分布とスコアリング機能間の微妙な局所的な相互作用に依存する。 ShaRPはQuantical Input Influenceフレームワーク上に構築されており、スコア、ランク、ペアワイドの好み、トップkなど、複数の -- ランクの特定の -- 機能に対するコントリビューションを計算する。 実データと合成データを用いて,ShaRPの広範囲な検証結果を示す。 本稿では,特徴重要度を効率的に計算できることを示すとともに,一般性と説明の質の両面から,ShaRPがいくつかの従来の特徴重要度手法と良好に比較できることを示す。 この結果の中で,CSランキングデータセットのケーススタディを強調した。 予想とは対照的に、システム研究における強力な実績は、CS部門をトップ10%に位置づける上で、AI研究よりもはるかに重要であることが分かっています。 ShaRP は latex で matplotlib togetherhttps://github.com/DataResponsably/ShaRP で利用可能である。

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