論文の概要: Counterfactual explainability of black-box prediction models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01625v1
• Date: Sun, 03 Nov 2024 16:29:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:51:40.148841
• Title: Counterfactual explainability of black-box prediction models
• Title（参考訳）: ブラックボックス予測モデルの非現実的説明可能性
• Authors: Zijun Gao, Qingyuan Zhao,
• Abstract要約: ブラックボックス予測モデルに対する対実的説明可能性という新しい概念を提案する。 対物的説明可能性には3つの大きな利点がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.14360329494344
• License:
• Abstract: It is crucial to be able to explain black-box prediction models to use them effectively and safely in practice. Most existing tools for model explanations are associational rather than causal, and we use two paradoxical examples to show that such explanations are generally inadequate. Motivated by the concept of genetic heritability in twin studies, we propose a new notion called counterfactual explainability for black-box prediction models. Counterfactual explainability has three key advantages: (1) it leverages counterfactual outcomes and extends methods for global sensitivity analysis (such as functional analysis of variance and Sobol's indices) to a causal setting; (2) it is defined not only for the totality of a set of input factors but also for their interactions (indeed, it is a probability measure on a whole ``explanation algebra''); (3) it also applies to dependent input factors whose causal relationship can be modeled by a directed acyclic graph, thus incorporating causal mechanisms into the explanation.
• Abstract（参考訳）: ブラックボックス予測モデルを効果的かつ安全に使用するためには,ブラックボックス予測モデルを説明することが不可欠である。 モデル説明のための既存のツールの多くは因果関係ではなく関連性があり、そのような説明が一般的に不十分であることを示すために2つのパラドックス的例を用いている。 双子の研究における遺伝的遺伝可能性の概念に触発され、ブラックボックス予測モデルに対する対実的説明可能性という新しい概念を提案する。 対物的説明可能性には3つの大きな利点がある:(1) 対物的結果を活用し、大域的感度分析(分散やソボの指標の関数的解析など)の手法を因果的設定に拡張する; (2) 入力要素の集合の総体性だけでなく、それらの相互作用に対しても定義する; (3) 因果的関係を有向非巡回グラフでモデル化できる従属的入力因子にも適用し、因果的メカニズムを説明に取り入れる。

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