論文の概要: Demystifying Functional Random Forests: Novel Explainability Tools for Model Transparency in High-Dimensional Spaces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12288v1
- Date: Thu, 22 Aug 2024 10:52:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-23 14:23:36.756539
- Title: Demystifying Functional Random Forests: Novel Explainability Tools for Model Transparency in High-Dimensional Spaces
- Title（参考訳）: 機能的ランダム林のデミスティフィケーション:高次元空間におけるモデル透明性のための新しい説明可能性ツール
- Authors: Fabrizio Maturo, Annamaria Porreca,
- Abstract要約: 本稿では,FRF(Functional Random Forests)の内部メカニズムを照らし出すための,新しい説明可能性ツールについて紹介する。
これらのツールは、個々のFPCがモデル予測にどのように貢献するかを詳細に分析することにより、FRFモデルの透明性を総合的に向上する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The advent of big data has raised significant challenges in analysing high-dimensional datasets across various domains such as medicine, ecology, and economics. Functional Data Analysis (FDA) has proven to be a robust framework for addressing these challenges, enabling the transformation of high-dimensional data into functional forms that capture intricate temporal and spatial patterns. However, despite advancements in functional classification methods and very high performance demonstrated by combining FDA and ensemble methods, a critical gap persists in the literature concerning the transparency and interpretability of black-box models, e.g. Functional Random Forests (FRF). In response to this need, this paper introduces a novel suite of explainability tools to illuminate the inner mechanisms of FRF. We propose using Functional Partial Dependence Plots (FPDPs), Functional Principal Component (FPC) Probability Heatmaps, various model-specific and model-agnostic FPCs' importance metrics, and the FPC Internal-External Importance and Explained Variance Bubble Plot. These tools collectively enhance the transparency of FRF models by providing a detailed analysis of how individual FPCs contribute to model predictions. By applying these methods to an ECG dataset, we demonstrate the effectiveness of these tools in revealing critical patterns and improving the explainability of FRF.
- Abstract（参考訳）: ビッグデータの出現は、医学、生態学、経済学など、さまざまな領域にわたる高次元データセットの分析において、大きな課題を引き起こしている。
機能データ分析(FDA)は、これらの課題に対処するための堅牢なフレームワークであることが証明されており、複雑な時間的および空間的パターンをキャプチャする機能形式への高次元データの変換を可能にしている。
しかし,機能分類法の進歩とFDAとアンサンブル法の併用による非常に高い性能にもかかわらず,ブラックボックスモデルの透明性と解釈可能性に関する文献,例えばFRF(Functional Random Forests)では,重大なギャップが持続している。
このニーズに応えるために,本論文では,FRFの内部機構を照らすための新しい説明可能性ツールについて紹介する。
本稿では,FPDP(Functional partial Dependence Plots),FPC(Functional principal Component)の確率ヒートマップ,モデル固有およびモデルに依存しないFPCの重要度,FPCの外部的重要度と説明変数バブルプロットの利用を提案する。
これらのツールは、個々のFPCがモデル予測にどのように貢献するかを詳細に分析することにより、FRFモデルの透明性を総合的に向上する。
これらの手法をECGデータセットに適用することにより、重要なパターンを明らかにし、FRFの説明可能性を向上させる上で、これらのツールの有効性を実証する。
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