論文の概要: Multi-criteria approach for selecting an explanation from the set of counterfactuals produced by an ensemble of explainers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13940v1
- Date: Wed, 20 Mar 2024 19:25:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-22 18:09:14.986249
- Title: Multi-criteria approach for selecting an explanation from the set of counterfactuals produced by an ensemble of explainers
- Title（参考訳）: 説明者のアンサンブルが生み出す反事実の集合から説明を選択するための多基準アプローチ
- Authors: Ignacy Stępka, Mateusz Lango, Jerzy Stefanowski,
- Abstract要約: そこで本研究では,マルチ基準解析に基づいて単一対実数を選択するマルチステージアンサンブル手法を提案する。
提案手法は、検討された品質指標の魅力的な妥協値を持つ、完全に実行可能な対策を生成できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.239829789304117
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Counterfactuals are widely used to explain ML model predictions by providing alternative scenarios for obtaining the more desired predictions. They can be generated by a variety of methods that optimize different, sometimes conflicting, quality measures and produce quite different solutions. However, choosing the most appropriate explanation method and one of the generated counterfactuals is not an easy task. Instead of forcing the user to test many different explanation methods and analysing conflicting solutions, in this paper, we propose to use a multi-stage ensemble approach that will select single counterfactual based on the multiple-criteria analysis. It offers a compromise solution that scores well on several popular quality measures. This approach exploits the dominance relation and the ideal point decision aid method, which selects one counterfactual from the Pareto front. The conducted experiments demonstrated that the proposed approach generates fully actionable counterfactuals with attractive compromise values of the considered quality measures.
- Abstract（参考訳）: ファクトファクトは、より望ましい予測を得るための代替シナリオを提供することで、MLモデルの予測を説明するために広く使用される。
これらは、異なる、時には矛盾する、品質測定を最適化し、全く異なるソリューションを生成する様々な方法によって生成される。
しかし、最も適切な説明方法と生成された偽物を選択することは容易ではない。
本稿では,ユーザが様々な説明手法をテストし,矛盾する解を解析する代わりに,多段階アンサンブルアプローチを用いることを提案する。
それは妥協ソリューションを提供し、いくつかの人気のある品質基準によく適合する。
このアプローチは,パレートフロントから1つのファクトファクトを選択する,支配関係と理想的なポイント決定支援手法を利用する。
実験により,提案手法は,検討された品質指標の魅力的な妥協値を持つ,完全な動作可能な反事実を生成できることが実証された。
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