論文の概要: MCCE: Missingness-aware Causal Concept Explainer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09639v1
• Date: Thu, 14 Nov 2024 18:03:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:23:59.520532
• Title: MCCE: Missingness-aware Causal Concept Explainer
• Title（参考訳）: MCCE: 欠如を意識した因果関係の解説者
• Authors: Jifan Gao, Guanhua Chen,
• Abstract要約: 我々は、すべての概念が観測可能でない場合に因果概念効果を推定するために、ミススティングネス対応因果概念記述器(MCCE)を導入する。 本フレームワークでは,概念不足による残差を考慮し,これらの概念とブラックボックス機械学習モデルの出力の関係を線形予測器を用いてモデル化する。 我々は実世界のデータセットを用いて検証を行い、MCCEが因果概念効果推定における最先端の説明手法と比較して有望な性能を達成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.56242146925245
• License:
• Abstract: Causal concept effect estimation is gaining increasing interest in the field of interpretable machine learning. This general approach explains the behaviors of machine learning models by estimating the causal effect of human-understandable concepts, which represent high-level knowledge more comprehensibly than raw inputs like tokens. However, existing causal concept effect explanation methods assume complete observation of all concepts involved within the dataset, which can fail in practice due to incomplete annotations or missing concept data. We theoretically demonstrate that unobserved concepts can bias the estimation of the causal effects of observed concepts. To address this limitation, we introduce the Missingness-aware Causal Concept Explainer (MCCE), a novel framework specifically designed to estimate causal concept effects when not all concepts are observable. Our framework learns to account for residual bias resulting from missing concepts and utilizes a linear predictor to model the relationships between these concepts and the outputs of black-box machine learning models. It can offer explanations on both local and global levels. We conduct validations using a real-world dataset, demonstrating that MCCE achieves promising performance compared to state-of-the-art explanation methods in causal concept effect estimation.
• Abstract（参考訳）: 因果概念効果推定は、解釈可能な機械学習分野への関心が高まっている。 この一般的なアプローチは、トークンのような生の入力よりも理解しやすい高レベルの知識を表す、人間の理解可能な概念の因果効果を推定することで、機械学習モデルの振る舞いを説明する。 しかし、既存の因果的概念効果説明法では、データセットに含まれるすべての概念の完全な観察を前提としており、不完全なアノテーションや欠落した概念データのために実際に失敗する可能性がある。 理論的には、観測された概念の因果効果の推定には、観測されていない概念が偏りがあることを実証する。 この制限に対処するために,すべての概念が観測可能でない場合に因果的概念効果を推定する新しいフレームワークであるMissingness-Aware Causal Concept Explainer (MCCE)を導入する。 本フレームワークでは,概念不足による残差を考慮し,これらの概念とブラックボックス機械学習モデルの出力の関係を線形予測器を用いてモデル化する。 地域レベルと世界レベルの両方について説明することができる。 我々は実世界のデータセットを用いて検証を行い、MCCEが因果概念効果推定における最先端の説明手法と比較して有望な性能を達成することを示す。

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