論文の概要: Unified Explanations in Machine Learning Models: A Perturbation Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20200v1
• Date: Thu, 30 May 2024 16:04:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 13:29:24.541434
• Title: Unified Explanations in Machine Learning Models: A Perturbation Approach
• Title（参考訳）: 機械学習モデルにおける統一的説明:摂動アプローチ
• Authors: Jacob Dineen, Don Kridel, Daniel Dolk, David Castillo,
• Abstract要約: XAIとモデリング技術の不整合は、これらの説明可能性アプローチの有効性に疑念を投げかけるという望ましくない効果をもたらす可能性がある。 我々はXAI, SHapley Additive exPlanations (Shap) において, 一般的なモデルに依存しない手法に対する系統的摂動解析を提案する。 我々は、一般的な機械学習とディープラーニングの手法のスイートと、静的ケースホールドで生成された説明の正確さを定量化するためのメトリクスの中で、動的推論の設定において、相対的な特徴重要度を生成するアルゴリズムを考案した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A high-velocity paradigm shift towards Explainable Artificial Intelligence (XAI) has emerged in recent years. Highly complex Machine Learning (ML) models have flourished in many tasks of intelligence, and the questions have started to shift away from traditional metrics of validity towards something deeper: What is this model telling me about my data, and how is it arriving at these conclusions? Inconsistencies between XAI and modeling techniques can have the undesirable effect of casting doubt upon the efficacy of these explainability approaches. To address these problems, we propose a systematic, perturbation-based analysis against a popular, model-agnostic method in XAI, SHapley Additive exPlanations (Shap). We devise algorithms to generate relative feature importance in settings of dynamic inference amongst a suite of popular machine learning and deep learning methods, and metrics that allow us to quantify how well explanations generated under the static case hold. We propose a taxonomy for feature importance methodology, measure alignment, and observe quantifiable similarity amongst explanation models across several datasets.
• Abstract（参考訳）: 近年,説明可能な人工知能(XAI)への高速パラダイムシフトが出現している。 非常に複雑な機械学習(ML)モデルは知性の多くのタスクで栄えており、質問は従来の妥当性の指標からより深いものへとシフトし始めた。 XAIとモデリング技術の不整合は、これらの説明可能性アプローチの有効性に疑念を投げかけるという望ましくない効果をもたらす可能性がある。 これらの問題に対処するために、XAI, SHapley Additive exPlanations (Shap) において、一般的なモデルに依存しない手法に対する体系的摂動に基づく解析を提案する。 我々は、一般的な機械学習とディープラーニングの手法のスイートと、静的ケースホールドで生成された説明の正確さを定量化するためのメトリクスの中で、動的推論の設定において、相対的な特徴重要度を生成するアルゴリズムを考案した。 本稿では,特徴重要度方法論の分類法,アライメントの測定,および複数のデータセット間の説明モデル間の定量的類似性を観察する。

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