論文の概要: Leveraging Knowlegde Graphs for Interpretable Feature Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00544v1
- Date: Sat, 1 Jun 2024 19:51:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 06:25:48.256545
- Title: Leveraging Knowlegde Graphs for Interpretable Feature Generation
- Title（参考訳）: 解釈可能な特徴生成のためのノウグレードグラフの活用
- Authors: Mohamed Bouadi, Arta Alavi, Salima Benbernou, Mourad Ouziri,
- Abstract要約: KRAFTは、知識グラフを利用して解釈可能な機能の生成をガイドするAutoFEフレームワークである。
我々のハイブリッドAIアプローチは、一連の変換を通じて生の機能を変換するためのニューラルジェネレータと、特徴の解釈可能性を評価するための知識ベースの推論器を組み合わせています。
生成装置は、生成した特徴の予測精度と解釈可能性を最大化するために、Deep Reinforcement Learning (DRL)を介して訓練される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The quality of Machine Learning (ML) models strongly depends on the input data, as such Feature Engineering (FE) is often required in ML. In addition, with the proliferation of ML-powered systems, especially in critical contexts, the need for interpretability and explainability becomes increasingly important. Since manual FE is time-consuming and requires case specific knowledge, we propose KRAFT, an AutoFE framework that leverages a knowledge graph to guide the generation of interpretable features. Our hybrid AI approach combines a neural generator to transform raw features through a series of transformations and a knowledge-based reasoner to evaluate features interpretability using Description Logics (DL). The generator is trained through Deep Reinforcement Learning (DRL) to maximize the prediction accuracy and the interpretability of the generated features. Extensive experiments on real datasets demonstrate that KRAFT significantly improves accuracy while ensuring a high level of interpretability.
- Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)モデルの品質は入力データに強く依存する。
さらに,MLによるシステムの普及,特に批判的文脈において,解釈可能性や説明可能性の必要性がますます重要になっている。
手動FEは時間がかかり、ケース固有の知識を必要とするため、我々は、知識グラフを活用して解釈可能な特徴の生成をガイドするKRAFTフレームワークを提案する。
我々のハイブリッドAIアプローチは、一連の変換を通じて生の機能を変換するニューラルジェネレータと、Description Logics (DL)を用いて特徴の解釈可能性を評価するナレッジベースの推論器を組み合わせる。
生成装置は、生成した特徴の予測精度と解釈可能性を最大化するために、Deep Reinforcement Learning (DRL)を介して訓練される。
実際のデータセットに対する大規模な実験により、KRAFTは高いレベルの解釈可能性を確保しながら精度を大幅に向上することが示された。
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