論文の概要: Linking Model Intervention to Causal Interpretation in Model Explanation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15648v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 05:16:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:16:13.802533
• Title: Linking Model Intervention to Causal Interpretation in Model Explanation
• Title（参考訳）: モデル説明における因果解釈へのモデル介入
• Authors: Debo Cheng, Ziqi Xu, Jiuyong Li, Lin Liu, Kui Yu, Thuc Duy Le, Jixue Liu,
• Abstract要約: 直感的なモデル介入効果が因果解釈を持つ場合の条件について検討する。 この研究はモデルの介入効果とモデルの因果解釈を結びつける。 半合成データセットの実験は、定理を検証し、モデルの解釈にモデル介入効果を使用する可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.21877996496178
• License:
• Abstract: Intervention intuition is often used in model explanation where the intervention effect of a feature on the outcome is quantified by the difference of a model prediction when the feature value is changed from the current value to the baseline value. Such a model intervention effect of a feature is inherently association. In this paper, we will study the conditions when an intuitive model intervention effect has a causal interpretation, i.e., when it indicates whether a feature is a direct cause of the outcome. This work links the model intervention effect to the causal interpretation of a model. Such an interpretation capability is important since it indicates whether a machine learning model is trustworthy to domain experts. The conditions also reveal the limitations of using a model intervention effect for causal interpretation in an environment with unobserved features. Experiments on semi-synthetic datasets have been conducted to validate theorems and show the potential for using the model intervention effect for model interpretation.
• Abstract（参考訳）: 干渉直観は、特徴値が現在の値から基準値に変更されたとき、モデル予測の差によって結果に対する特徴の介入効果が定量化されるモデル説明においてしばしば用いられる。 そのような特徴のモデル介入効果は本質的に関連している。 本稿では、直感的なモデル介入効果が因果解釈を持つ場合、すなわち、特徴が結果の直接的な原因であるか否かを示す場合について検討する。 この研究はモデルの介入効果とモデルの因果解釈を結びつける。 このような解釈能力は、機械学習モデルがドメインの専門家に信頼できるかどうかを示すため重要である。 これらの条件はまた、観測されていない特徴のある環境で因果解釈にモデル介入効果を使用することの限界を明らかにする。 半合成データセットの実験は、定理を検証し、モデルの解釈にモデル介入効果を使用する可能性を示す。

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