論文の概要: Local Feature Selection without Label or Feature Leakage for Interpretable Machine Learning Predictions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11778v1
• Date: Tue, 16 Jul 2024 14:36:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 14:32:53.094587
• Title: Local Feature Selection without Label or Feature Leakage for Interpretable Machine Learning Predictions
• Title（参考訳）: 解釈可能な機械学習予測のためのラベルや特徴漏れのない局所特徴選択
• Authors: Harrie Oosterhuis, Lijun Lyu, Avishek Anand,
• Abstract要約: ラベルと特徴リークの概念を定式化することで、ミスリード選択の問題に対処する。 本稿では,SUWRと呼ばれるリークがないことを示す,最初の局所特徴選択手法を提案する。 実験結果から,SUWRは過度に適合する傾向が低く,最先端の予測性能と高い特徴選択間隔を併せ持つことが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.811319240038603
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Local feature selection in machine learning provides instance-specific explanations by focusing on the most relevant features for each prediction, enhancing the interpretability of complex models. However, such methods tend to produce misleading explanations by encoding additional information in their selections. In this work, we attribute the problem of misleading selections by formalizing the concepts of label and feature leakage. We rigorously derive the necessary and sufficient conditions under which we can guarantee no leakage, and show existing methods do not meet these conditions. Furthermore, we propose the first local feature selection method that is proven to have no leakage called SUWR. Our experimental results indicate that SUWR is less prone to overfitting and combines state-of-the-art predictive performance with high feature-selection sparsity. Our generic and easily extendable formal approach provides a strong theoretical basis for future work on interpretability with reliable explanations.
• Abstract（参考訳）: 機械学習における局所的特徴選択は、各予測に最も関連性の高い特徴に注目し、複雑なモデルの解釈可能性を高めることで、インスタンス固有の説明を提供する。 しかし、このような手法は、選択に付加的な情報をエンコードすることで、誤解を招くような説明を生成する傾向がある。 本研究では,ラベルと特徴漏洩の概念を定式化することで,選択を誤解させる問題に対処する。 我々は、漏洩を保証できない必要かつ十分な条件を厳格に導き、既存の方法がこれらの条件を満たしていないことを示す。 また,SUWRと呼ばれるリークがないことが証明された最初のローカル特徴選択手法を提案する。 実験結果から,SUWRは過度に適合する傾向が低く,最先端の予測性能と高い特徴選択間隔を併せ持つことが明らかとなった。 我々の汎用的かつ容易に拡張可能な形式的アプローチは、信頼性のある説明を伴う解釈可能性に関する今後の研究の強力な理論的基盤を提供する。

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