論文の概要: Counterfactual Explanations with Probabilistic Guarantees on their Robustness to Model Change

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04842v1
• Date: Fri, 9 Aug 2024 03:35:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-12 16:48:31.518631
• Title: Counterfactual Explanations with Probabilistic Guarantees on their Robustness to Model Change
• Title（参考訳）: 確率的保証者によるモデル変更に対するロバスト性に関する対実的説明
• Authors: Ignacy Stępka, Mateusz Lango, Jerzy Stefanowski,
• Abstract要約: 対実的説明(CFE)は、望ましいアウトプットを達成するために、機械学習モデルへの入力の調整方法をユーザに案内する。 この問題に対処する現在のメソッドは、しばしば特定のモデルや変更タイプのみをサポートする。 本稿では,任意のモデルや変更タイプに対して確率的保証を提供するCFEの生成手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.239829789304117
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Counterfactual explanations (CFEs) guide users on how to adjust inputs to machine learning models to achieve desired outputs. While existing research primarily addresses static scenarios, real-world applications often involve data or model changes, potentially invalidating previously generated CFEs and rendering user-induced input changes ineffective. Current methods addressing this issue often support only specific models or change types, require extensive hyperparameter tuning, or fail to provide probabilistic guarantees on CFE robustness to model changes. This paper proposes a novel approach for generating CFEs that provides probabilistic guarantees for any model and change type, while offering interpretable and easy-to-select hyperparameters. We establish a theoretical framework for probabilistically defining robustness to model change and demonstrate how our BetaRCE method directly stems from it. BetaRCE is a post-hoc method applied alongside a chosen base CFE generation method to enhance the quality of the explanation beyond robustness. It facilitates a transition from the base explanation to a more robust one with user-adjusted probability bounds. Through experimental comparisons with baselines, we show that BetaRCE yields robust, most plausible, and closest to baseline counterfactual explanations.
• Abstract（参考訳）: 対実的説明(CFE)は、望ましいアウトプットを達成するために、機械学習モデルへの入力の調整方法をユーザに案内する。 既存の研究は主に静的シナリオに対処するが、現実のアプリケーションは多くの場合、データやモデルの変更を伴い、以前生成されたCFEを無効にし、ユーザによって引き起こされた入力変更を非効率にレンダリングする。 この問題に対処する現在のメソッドは、しばしば特定のモデルや変更タイプのみをサポートし、広範なハイパーパラメータチューニングを必要とし、あるいはモデル変更に対してCFEの堅牢性に対する確率的保証を提供しない。 本稿では,任意のモデルと変更タイプに対して確率的保証を提供するとともに,解釈可能かつ選択容易なハイパーパラメータを提供するCFEの生成手法を提案する。 モデル変更に対するロバスト性を確率論的に定義するための理論的枠組みを確立し、BetaRCEメソッドがそれから直接由来することを示す。 BetaRCEは、選択されたベースCFE生成法と併用して、ロバスト性を超えた説明の質を高めるためのポストホック法である。 基本説明から、ユーザ調整された確率境界を持つより堅牢なものへの移行を容易にする。 ベースラインとの実験的比較により,BetaRCEは頑健で,最も可塑性で,ベースラインの反事実的説明に最も近いものとなることを示す。

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