論文の概要: DTOR: Decision Tree Outlier Regressor to explain anomalies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10903v4
• Date: Sun, 12 May 2024 17:20:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 23:54:21.952152
• Title: DTOR: Decision Tree Outlier Regressor to explain anomalies
• Title（参考訳）: DTOR: 異常を説明するための決定木外部回帰器
• Authors: Riccardo Crupi, Daniele Regoli, Alessandro Damiano Sabatino, Immacolata Marano, Massimiliano Brinis, Luca Albertazzi, Andrea Cirillo, Andrea Claudio Cosentini,
• Abstract要約: Decision Tree Outlier Regressor (DTOR) は、個々のデータポイントに対してルールベースの説明を生成する技術である。 本結果は,多数の特徴を持つデータセットにおいても,DTORの堅牢性を示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.00322799216377
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Explaining outliers occurrence and mechanism of their occurrence can be extremely important in a variety of domains. Malfunctions, frauds, threats, in addition to being correctly identified, oftentimes need a valid explanation in order to effectively perform actionable counteracts. The ever more widespread use of sophisticated Machine Learning approach to identify anomalies make such explanations more challenging. We present the Decision Tree Outlier Regressor (DTOR), a technique for producing rule-based explanations for individual data points by estimating anomaly scores generated by an anomaly detection model. This is accomplished by first applying a Decision Tree Regressor, which computes the estimation score, and then extracting the relative path associated with the data point score. Our results demonstrate the robustness of DTOR even in datasets with a large number of features. Additionally, in contrast to other rule-based approaches, the generated rules are consistently satisfied by the points to be explained. Furthermore, our evaluation metrics indicate comparable performance to Anchors in outlier explanation tasks, with reduced execution time.
• Abstract（参考訳）: 外乱の発生と発生のメカニズムを説明することは、様々な領域において非常に重要である。 誤動作、詐欺、脅迫は正しく識別されるだけでなく、効果的に行動可能な対策を実行するために有効な説明を必要とすることが多い。 異常を識別するための高度な機械学習アプローチを、これまで以上に広く利用することで、このような説明がより困難になる。 本稿では,異常検出モデルにより生成された異常スコアを推定することにより,個々のデータポイントに対する規則に基づく説明を生成する手法であるDTORを提案する。 これはまず、推定スコアを計算し、データポイントスコアに関連する相対パスを抽出する決定木回帰器を適用する。 本結果は,多数の特徴を持つデータセットにおいても,DTORの堅牢性を示すものである。 さらに、他の規則に基づくアプローチとは対照的に、生成された規則は説明すべき点によって一貫して満たされる。 さらに、我々の評価基準は、実行時間を短縮し、外乱説明タスクにおけるAnchorsに匹敵する性能を示す。

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