論文の概要: Feature Attribution with Necessity and Sufficiency via Dual-stage Perturbation Test for Causal Explanation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08845v2
• Date: Tue, 21 May 2024 14:14:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 18:31:52.025815
• Title: Feature Attribution with Necessity and Sufficiency via Dual-stage Perturbation Test for Causal Explanation
• Title（参考訳）: 因果説明のための2段階摂動試験による必要十分性および十分性に寄与する特徴
• Authors: Xuexin Chen, Ruichu Cai, Zhengting Huang, Yuxuan Zhu, Julien Horwood, Zhifeng Hao, Zijian Li, Jose Miguel Hernandez-Lobato,
• Abstract要約: FAM(Feature Attribution Methods)は摂動テストを通じて各特徴の寄与を測定する。 本稿では,その変化を予測するためには,特徴の摂動が必須かつ十分な原因である,必要十分・十分性の確率(PNS)を活用することを提案する。 我々のアプローチであるFANS(Feature Attribution with Necessity and Sufficiency)は,2段階(実と介入)を含む摂動テストを通じてPSNを計算する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.485632810973122
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate the problem of explainability in machine learning. To address this problem, Feature Attribution Methods (FAMs) measure the contribution of each feature through a perturbation test, where the difference in prediction is compared under different perturbations. However, such perturbation tests may not accurately distinguish the contributions of different features, when their change in prediction is the same after perturbation. In order to enhance the ability of FAMs to distinguish different features' contributions in this challenging setting, we propose to utilize the Probability of Necessity and Sufficiency (PNS) that perturbing a feature is a necessary and sufficient cause for the prediction to change as a measure of feature importance. Our approach, Feature Attribution with Necessity and Sufficiency (FANS), computes the PNS via a perturbation test involving two stages (factual and interventional). In practice, to generate counterfactual samples, we use a resampling-based approach on the observed samples to approximate the required conditional distribution. We demonstrate that FANS outperforms existing attribution methods on six benchmarks. Our source code is available at \url{https://github.com/DMIRLAB-Group/FANS}.
• Abstract（参考訳）: 機械学習における説明可能性の問題について検討する。 この問題を解決するために、FAM(Feature Attribution Methods)は摂動テストを通じて各特徴の寄与を測定する。 しかし、このような摂動試験は、摂動後の予測が同じである場合、異なる特徴の寄与を正確に区別するものではない。 本研究は,FAMが様々な特徴のコントリビューションを識別する能力を高めるために,特徴の摂動が特徴の重要度を測る上で必要かつ十分な原因であることを示すPNS(Probability of Necessity and Sufficiency)を活用することを提案する。 当社のアプローチであるFANS(Feature Attribution with Necessity and Sufficiency)は,2段階(実効と介入)の摂動テストを通じてPSNを計算する。 実例では, 実例を再現する手法を用いて, 必要な条件分布を近似する。 FANSは6つのベンチマークで既存の属性法よりも優れていることを示す。 ソースコードは \url{https://github.com/DMIRLAB-Group/FANS} で公開されています。

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