論文の概要: Enhancing Feature Selection and Interpretability in AI Regression Tasks Through Feature Attribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16787v1
• Date: Wed, 25 Sep 2024 09:50:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-27 04:30:14.937367
• Title: Enhancing Feature Selection and Interpretability in AI Regression Tasks Through Feature Attribution
• Title（参考訳）: 特徴属性によるAI回帰作業における特徴選択と解釈可能性の向上
• Authors: Alexander Hinterleitner, Thomas Bartz-Beielstein, Richard Schulz, Sebastian Spengler, Thomas Winter, Christoph Leitenmeier,
• Abstract要約: 本研究では、回帰問題に対する入力データの非形式的特徴をフィルタリングする特徴属性法の可能性について検討する。 我々は、初期データ空間から最適な変数セットを選択するために、統合グラディエントとk平均クラスタリングを組み合わせた機能選択パイプラインを導入する。 提案手法の有効性を検証するため, ターボ機械の開発過程における羽根振動解析を実世界の産業問題に適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.53065398127086
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Research in Explainable Artificial Intelligence (XAI) is increasing, aiming to make deep learning models more transparent. Most XAI methods focus on justifying the decisions made by Artificial Intelligence (AI) systems in security-relevant applications. However, relatively little attention has been given to using these methods to improve the performance and robustness of deep learning algorithms. Additionally, much of the existing XAI work primarily addresses classification problems. In this study, we investigate the potential of feature attribution methods to filter out uninformative features in input data for regression problems, thereby improving the accuracy and stability of predictions. We introduce a feature selection pipeline that combines Integrated Gradients with k-means clustering to select an optimal set of variables from the initial data space. To validate the effectiveness of this approach, we apply it to a real-world industrial problem - blade vibration analysis in the development process of turbo machinery.
• Abstract（参考訳）: 説明可能な人工知能(XAI)の研究は、ディープラーニングモデルをより透過的にすることを目的として増えている。 ほとんどのXAIメソッドは、セキュリティ関連アプリケーションにおいて人工知能(AI)システムによってなされた決定を正当化することに焦点を当てている。 しかし、これらの手法を用いてディープラーニングアルゴリズムの性能と堅牢性を向上させることには、比較的注意が向けられていない。 さらに、既存のXAIの作業の多くは、主に分類問題に対処している。 本研究では、回帰問題に対する入力データの非形式的特徴をフィルタリングする特徴属性法の可能性について検討し、予測の精度と安定性を向上する。 我々は、初期データ空間から最適な変数セットを選択するために、統合グラディエントとk平均クラスタリングを組み合わせた機能選択パイプラインを導入する。 提案手法の有効性を検証するため, ターボ機械の開発過程における羽根振動解析を実世界の産業問題に適用した。

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