論文の概要: Beyond explaining: XAI-based Adaptive Learning with SHAP Clustering for Energy Consumption Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04982v1
• Date: Wed, 7 Feb 2024 15:58:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-08 14:39:34.827907
• Title: Beyond explaining: XAI-based Adaptive Learning with SHAP Clustering for Energy Consumption Prediction
• Title（参考訳）: エネルギー消費予測のためのSHAPクラスタリングを用いたXAIベースの適応学習
• Authors: Tobias Clement and Hung Truong Thanh Nguyen and Nils Kemmerzell and Mohamed Abdelaal and Davor Stjelja
• Abstract要約: モデル予測を説明するためのSHAP値を取得し、異なるパターンと外れ値を特定するためのSHAP値をクラスタリングし、派生したSHAPクラスタリング特性に基づいてモデルを精錬する。 両タスクタイプにおいて,本手法の有効性を実証し,予測性能と解釈可能なモデル説明の改善を図った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents an approach integrating explainable artificial intelligence (XAI) techniques with adaptive learning to enhance energy consumption prediction models, with a focus on handling data distribution shifts. Leveraging SHAP clustering, our method provides interpretable explanations for model predictions and uses these insights to adaptively refine the model, balancing model complexity with predictive performance. We introduce a three-stage process: (1) obtaining SHAP values to explain model predictions, (2) clustering SHAP values to identify distinct patterns and outliers, and (3) refining the model based on the derived SHAP clustering characteristics. Our approach mitigates overfitting and ensures robustness in handling data distribution shifts. We evaluate our method on a comprehensive dataset comprising energy consumption records of buildings, as well as two additional datasets to assess the transferability of our approach to other domains, regression, and classification problems. Our experiments demonstrate the effectiveness of our approach in both task types, resulting in improved predictive performance and interpretable model explanations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、データ分散シフトの処理に焦点をあて、エネルギー消費予測モデルを強化するために、説明可能な人工知能(XAI)技術と適応学習を統合したアプローチを提案する。 SHAPクラスタリングを活用することで、モデル予測の解釈可能な説明を提供し、これらの知見を用いてモデルを適応的に洗練し、モデル複雑性と予測性能のバランスをとる。 本稿では,(1)モデル予測を説明するためのSHAP値の取得,(2)異なるパターンとアウトリーチを識別するためのSHAP値のクラスタリング,(3)派生したSHAPクラスタリング特性に基づいてモデルを精錬する3段階のプロセスを紹介する。 当社のアプローチは,データの分散シフト処理における過度な適合を緩和し,ロバスト性を確保する。 本手法は,建物のエネルギー消費記録を含む包括的データセットと,他の領域へのアプローチの転送可能性,回帰,分類問題を評価するための2つの追加データセットについて評価する。 両タスクタイプにおいて,本手法の有効性を実証し,予測性能と解釈可能なモデル説明の改善を図った。

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