論文の概要: shapiq: Shapley Interactions for Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01649v1
• Date: Wed, 2 Oct 2024 15:16:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 16:23:10.120233
• Title: shapiq: Shapley Interactions for Machine Learning
• Title（参考訳）: Shapiq: 機械学習のための共有インタラクション
• Authors: Maximilian Muschalik, Hubert Baniecki, Fabian Fumagalli, Patrick Kolpaczki, Barbara Hammer, Eyke Hüllermeier,
• Abstract要約: Shapley Value(SV)とShapley Interactions(SI)を効率的に計算するために、最先端のアルゴリズムを統一したオープンソースのPythonパッケージであるshapiqを紹介する。 実践者にとって、Shapiqは、視覚変換器、言語モデル、XGBoost、TreeShap-IQによるLightGBMなど、モデルの予測において、任意の順序のフィーチャーインタラクションを説明および視覚化することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.939393765684827
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Originally rooted in game theory, the Shapley Value (SV) has recently become an important tool in machine learning research. Perhaps most notably, it is used for feature attribution and data valuation in explainable artificial intelligence. Shapley Interactions (SIs) naturally extend the SV and address its limitations by assigning joint contributions to groups of entities, which enhance understanding of black box machine learning models. Due to the exponential complexity of computing SVs and SIs, various methods have been proposed that exploit structural assumptions or yield probabilistic estimates given limited resources. In this work, we introduce shapiq, an open-source Python package that unifies state-of-the-art algorithms to efficiently compute SVs and any-order SIs in an application-agnostic framework. Moreover, it includes a benchmarking suite containing 11 machine learning applications of SIs with pre-computed games and ground-truth values to systematically assess computational performance across domains. For practitioners, shapiq is able to explain and visualize any-order feature interactions in predictions of models, including vision transformers, language models, as well as XGBoost and LightGBM with TreeSHAP-IQ. With shapiq, we extend shap beyond feature attributions and consolidate the application of SVs and SIs in machine learning that facilitates future research. The source code and documentation are available at https://github.com/mmschlk/shapiq.
• Abstract（参考訳）: ゲーム理論を起源とするShapley Value(SV)は最近、機械学習研究において重要なツールとなっている。 おそらく最も注目すべきは、説明可能な人工知能における特徴属性とデータ評価に使用されることである。 共有インタラクション(SI)は自然にSVを拡張し、その制限に対処するために、ブラックボックス機械学習モデルの理解を深めるエンティティのグループに共同コントリビューションを割り当てる。 SVやSIが指数関数的に複雑になるため、構造的仮定を利用したり、限られた資源の確率的推定を行う様々な手法が提案されている。 本稿では,アプリケーションに依存しないフレームワークで,SVと任意の順序SIを効率的に計算する最先端のアルゴリズムを統合する,オープンソースのPythonパッケージであるshapiqを紹介する。 さらに、事前に計算されたゲームを持つSIの11の機械学習アプリケーションと、ドメイン間での計算性能を体系的に評価する地平値を含むベンチマークスイートを含んでいる。 実践者にとって、Shapiqは、ビジョントランスフォーマー、言語モデル、XGBoostやTreeSHAP-IQによるLightGBMなど、モデルの予測において、任意の順序のフィーチャーインタラクションを説明および視覚化することができる。 Shapiqでは、特徴属性を超えてシャップを拡張し、将来の研究を促進する機械学習におけるSVとSIの適用を強化します。 ソースコードとドキュメントはhttps://github.com/mmschlk/shapiq.comで公開されている。

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