論文の概要: From Predictive Importance to Causality: Which Machine Learning Model Reflects Reality?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02130v2
• Date: Tue, 24 Sep 2024 17:06:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 23:56:04.299370
• Title: From Predictive Importance to Causality: Which Machine Learning Model Reflects Reality?
• Title（参考訳）: 予測的重要性から因果関係へ:どの機械学習モデルが現実を反映しているか?
• Authors: Muhammad Arbab Arshad, Pallavi Kandanur, Saurabh Sonawani, Laiba Batool, Muhammad Umar Habib,
• Abstract要約: SHAPに基づく特徴量と因果的特徴量との間には,中程度のスピアマンランク相関が0.48であることがわかった。 この研究は、予測力と不動産評価の因果的な洞察を組み合わせた統合的なアプローチの必要性を浮き彫りにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study analyzes the Ames Housing Dataset using CatBoost and LightGBM models to explore feature importance and causal relationships in housing price prediction. We examine the correlation between SHAP values and EconML predictions, achieving high accuracy in price forecasting. Our analysis reveals a moderate Spearman rank correlation of 0.48 between SHAP-based feature importance and causally significant features, highlighting the complexity of aligning predictive modeling with causal understanding in housing market analysis. Through extensive causal analysis, including heterogeneity exploration and policy tree interpretation, we provide insights into how specific features like porches impact housing prices across various scenarios. This work underscores the need for integrated approaches that combine predictive power with causal insights in real estate valuation, offering valuable guidance for stakeholders in the industry.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,Ames Housing DatasetをCatBoostとLightGBMモデルを用いて分析し,住宅価格予測における特徴的重要性と因果関係について検討する。 価格予測において,SHAP値とEconML予測との相関性を検討した。 分析の結果,SHAPに基づく特徴量と因果的特徴量との間には中程度のスピアマンランク相関が0.48であり,住宅市場分析における因果的理解と予測的モデリングの整合が複雑であることが明らかとなった。 異質性探索や政策樹の解釈を含む広範な因果分析を通じて、ポーチのような特定の特徴が住宅価格に様々なシナリオでどのように影響するかについての洞察を提供する。 この研究は、予測力と不動産評価の因果的洞察を組み合わせた統合的なアプローチの必要性を浮き彫りにし、業界利害関係者に貴重なガイダンスを提供する。

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