論文の概要: Towards Interpreting Multi-Objective Feature Associations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00017v1
• Date: Wed, 28 Feb 2024 02:24:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 23:17:51.115984
• Title: Towards Interpreting Multi-Objective Feature Associations
• Title（参考訳）: 多目的特徴協会の解釈に向けて
• Authors: Nisha Pillai, Ganga Gireesan, Michael J. Rothrock Jr., Bindu Nanduri, Zhiqian Chen, Mahalingam Ramkumar
• Abstract要約: 農業環境における特徴の最適な組み合わせを見つけるために,多ラベルを用いた客観的な特徴相互作用を提案する。 その結果、説明に基づくアプローチは、ベースライン未満の病原体の存在を減少させる特徴の組み合わせを識別できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.794844059546945
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding how multiple features are associated and contribute to a specific objective is as important as understanding how each feature contributes to a particular outcome. Interpretability of a single feature in a prediction may be handled in multiple ways; however, in a multi-objective prediction, it is difficult to obtain interpretability of a combination of feature values. To address this issue, we propose an objective specific feature interaction design using multi-labels to find the optimal combination of features in agricultural settings. One of the novel aspects of this design is the identification of a method that integrates feature explanations with global sensitivity analysis in order to ensure combinatorial optimization in multi-objective settings. We have demonstrated in our preliminary experiments that an approximate combination of feature values can be found to achieve the desired outcome using two agricultural datasets: one with pre-harvest poultry farm practices for multi-drug resistance presence, and one with post-harvest poultry farm practices for food-borne pathogens. In our combinatorial optimization approach, all three pathogens are taken into consideration simultaneously to account for the interaction between conditions that favor different types of pathogen growth. These results indicate that explanation-based approaches are capable of identifying combinations of features that reduce pathogen presence in fewer iterations than a baseline.
• Abstract（参考訳）: 複数の機能がどのように関連付けられ、特定の目的に寄与するかを理解することは、各機能が特定の結果にどのように寄与するかを理解するのと同じくらい重要である。 予測における単一特徴の解釈可能性については,複数の方法で扱うことができるが,多目的予測では特徴値の組み合わせの解釈可能性を得るのが困難である。 そこで本研究では,マルチラベルを用いた客観的特徴対話設計法を提案し,農業環境における特徴の最適組み合わせを求める。 この設計の新たな側面の1つは、多目的設定における組合せ最適化を保証するために、特徴説明とグローバル感度分析を統合する手法の同定である。 予備実験では,多剤耐性下での養殖前農法と,食品由来の病原菌に対する養殖後農法という2つの農業データセットを用いて,特徴値の近似組み合わせが望ましい結果を得ることができた。 組み合わせ最適化手法では,3つの病原体を同時に考慮し,異なる種類の病原体の成長を好む条件間の相互作用を考慮した。 これらの結果は、説明に基づくアプローチは、ベースラインよりも少ないイテレーションで病原体の存在を減少させる特徴の組み合わせを識別できることを示している。

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