論文の概要: Counterfactual Explanations of Black-box Machine Learning Models using
Causal Discovery with Applications to Credit Rating
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02678v1
- Date: Mon, 5 Feb 2024 02:26:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-06 18:12:59.105101
- Title: Counterfactual Explanations of Black-box Machine Learning Models using
Causal Discovery with Applications to Credit Rating
- Title（参考訳）: 因果発見を用いたブラックボックス機械学習モデルの実用的説明とクレジットレーティングへの応用
- Authors: Daisuke Takahashi, Shohei Shimizu and Takuma Tanaka
- Abstract要約: いくつかのXAIモデルは、予測モデルのインプット・アウトプット関係と特徴間の依存関係を調べることによって、モデルを説明するために因果関係を考慮する。
これらのモデルの大半は、因果グラフが知られていると仮定して、反事実確率に基づく説明に基づいている。
本研究では、因果グラフが知られている制約を緩和する新しいXAIフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.72063842046149
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Explainable artificial intelligence (XAI) has helped elucidate the internal
mechanisms of machine learning algorithms, bolstering their reliability by
demonstrating the basis of their predictions. Several XAI models consider
causal relationships to explain models by examining the input-output
relationships of prediction models and the dependencies between features. The
majority of these models have been based their explanations on counterfactual
probabilities, assuming that the causal graph is known. However, this
assumption complicates the application of such models to real data, given that
the causal relationships between features are unknown in most cases. Thus, this
study proposed a novel XAI framework that relaxed the constraint that the
causal graph is known. This framework leveraged counterfactual probabilities
and additional prior information on causal structure, facilitating the
integration of a causal graph estimated through causal discovery methods and a
black-box classification model. Furthermore, explanatory scores were estimated
based on counterfactual probabilities. Numerical experiments conducted
employing artificial data confirmed the possibility of estimating the
explanatory score more accurately than in the absence of a causal graph.
Finally, as an application to real data, we constructed a classification model
of credit ratings assigned by Shiga Bank, Shiga prefecture, Japan. We
demonstrated the effectiveness of the proposed method in cases where the causal
graph is unknown.
- Abstract（参考訳）: 説明可能な人工知能(xai)は、機械学習アルゴリズムの内部メカニズムの解明に役立ち、予測の基礎を実証することで信頼性を高めている。
いくつかのXAIモデルは、予測モデルの入出力関係と特徴間の依存関係を調べることによって、因果関係をモデルを説明する。
これらのモデルの大半は、因果グラフが知られていると仮定して、反事実確率に基づく説明に基づいている。
しかし、この仮定は、ほとんどの場合、特徴間の因果関係が未知であるため、そのようなモデルの実際のデータへの適用を複雑にする。
そこで本研究では,因果グラフが知られている制約を緩和する新しいXAIフレームワークを提案する。
この枠組みは,因果的確率と因果的構造に関する事前情報を活用し,因果的発見法とブラックボックス分類モデルにより推定される因果グラフの統合を容易にする。
さらに,反事実確率に基づいて説明スコアを推定した。
人工データを用いた数値実験により,説明スコアを因果グラフの欠如よりも正確に推定できる可能性が確認された。
最後に,実データへの適用として,滋賀県志賀銀行に割り当てられた信用格付けの分類モデルを構築した。
因果グラフが不明な場合に,提案手法の有効性を実証した。
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