論文の概要: Statistics and explainability: a fruitful alliance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19301v1
• Date: Tue, 30 Apr 2024 07:04:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 15:14:12.833264
• Title: Statistics and explainability: a fruitful alliance
• Title（参考訳）: 統計学と説明可能性:実りある同盟
• Authors: Valentina Ghidini,
• Abstract要約: 本稿では,説明可能性の文献で一般的に強調される問題に対する解法として,標準的な統計ツールを提案する。 我々は、確実な定量化が堅牢で信頼できる説明を提供するのに不可欠であると主張している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose standard statistical tools as a solution to commonly highlighted problems in the explainability literature. Indeed, leveraging statistical estimators allows for a proper definition of explanations, enabling theoretical guarantees and the formulation of evaluation metrics to quantitatively assess the quality of explanations. This approach circumvents, among other things, the subjective human assessment currently prevalent in the literature. Moreover, we argue that uncertainty quantification is essential for providing robust and trustworthy explanations, and it can be achieved in this framework through classical statistical procedures such as the bootstrap. However, it is crucial to note that while Statistics offers valuable contributions, it is not a panacea for resolving all the challenges. Future research avenues could focus on open problems, such as defining a purpose for the explanations or establishing a statistical framework for counterfactual or adversarial scenarios.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,説明可能性の文献で一般的に強調される問題に対する解法として,標準的な統計ツールを提案する。 実際、統計的推定器を利用することで、説明の適切な定義が可能になり、理論的な保証と評価指標の定式化を可能にして、説明の質を定量的に評価することができる。 このアプローチは、特に、現在文学で普及している主観的人間評価を回避している。 さらに、確実な定量化は堅牢で信頼性の高い説明を提供する上で不可欠であり、ブートストラップのような古典的な統計的手続きによってこの枠組みで達成できると論じる。 しかし、統計学が貴重な貢献をしている一方で、すべての課題を解決するためのパナセアではないことに注意する必要がある。 将来の研究の道は、説明の目的を定義したり、反実的あるいは敵対的なシナリオの統計的枠組みを確立するなど、オープンな問題に焦点を当てる可能性がある。

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