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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16744v4
• Date: Sat, 15 Feb 2025 21:18:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:07:06.320827
• 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: SHAPのような分類と回帰のための説明可能性の手法は、ランク付けタスクには不十分である、と我々は主張する。 私たちは、ランク付けと優先順位のためのShaRP-Shapley Valuesを紹介します。 ShaRPは、ランクやトップkなど、様々なランク固有の利益関数に対するコントリビューションを計算し、ペアの選好結果を説明する新しいShapley値ベースの方法も含んでいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.753981445665063
• License:
• Abstract: Algorithmic decisions in critical domains such as hiring, college admissions, and lending are often based on rankings. Given the impact of these decisions on individuals, organizations, and population groups, it is essential to understand them-to help individuals improve their ranking position, design better ranking procedures, and ensure legal compliance. In this paper, we argue that explainability methods for classification and regression, such as SHAP, are insufficient for ranking tasks, and present ShaRP-Shapley Values for Rankings and Preferences-a framework that explains the contributions of features to various aspects of a ranked outcome. ShaRP computes feature contributions for various ranking-specific profit functions, such as rank and top-k, and also includes a novel Shapley value-based method for explaining pairwise preference outcomes. We provide a flexible implementation of ShaRP, capable of efficiently and comprehensively explaining ranked and pairwise outcomes over tabular data, in score-based ranking and learning-to-rank tasks. Finally, to evaluate ShaRP and compare it with other explainability methods, we define ranking-specific explanation metrics and conduct an extensive experimental analysis, demonstrating the framework's flexibility and efficiency.
• 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を考えると、個人が格付けを向上し、より良い格付け手順を設計し、法的コンプライアンスを確保するためには、それらを理解することが不可欠である。 本稿では、SHAPのような分類と回帰のための説明可能性の手法は、ランク付け作業には不十分であり、現在、ランク付けと優先順位のためのShaRP-Shapley Valuesは、ランク付け結果の様々な側面における特徴の寄与を説明するフレームワークである、と論じる。 ShaRPは、ランクやトップkなど、様々なランク固有の利益関数に対するコントリビューションを計算し、ペアの選好結果を説明する新しいShapley値ベースの方法も含んでいる。 スコアベースのランキングと学習 to ランクタスクにおいて、表データよりもランキングとペアの結果を効率よく、かつ包括的に説明できるShaRPの柔軟な実装を提供する。 最後に、ShaRPを評価し、他の説明可能性手法と比較するために、ランキング固有の説明指標を定義し、フレームワークの柔軟性と効率性を実証する広範な実験分析を行う。

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