論文の概要: Functional relevance based on the continuous Shapley value

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18575v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 18:20:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:28:51.310642
• Title: Functional relevance based on the continuous Shapley value
• Title（参考訳）: 連続シェープ値に基づく機能的関連性
• Authors: Pedro Delicado, Cristian Pachón-García,
• Abstract要約: この研究は、関数データに基づく予測モデルの解釈可能性に焦点を当てる。 連続ゲームにおけるShapley値に基づく解釈可能性手法を提案する。 この手法は、シミュレーションおよび実データを用いた一連の実験を通して説明される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The presence of Artificial Intelligence (AI) in our society is increasing, which brings with it the need to understand the behaviour of AI mechanisms, including machine learning predictive algorithms fed with tabular data, text, or images, among other types of data. This work focuses on interpretability of predictive models based on functional data. Designing interpretability methods for functional data models implies working with a set of features whose size is infinite. In the context of scalar on function regression, we propose an interpretability method based on the Shapley value for continuous games, a mathematical formulation that allows to fairly distribute a global payoff among a continuous set players. The method is illustrated through a set of experiments with simulated and real data sets. The open source Python package ShapleyFDA is also presented.
• Abstract（参考訳）: 私たちの社会における人工知能(AI)の存在は増加しており、表データ、テキスト、画像などの種類のデータによって供給される機械学習予測アルゴリズムなど、AIメカニズムの振る舞いを理解する必要がある。 この研究は、関数データに基づく予測モデルの解釈可能性に焦点を当てる。 関数型データモデルの解釈可能性メソッドの設計は、サイズが無限である一連の機能を扱うことを意味する。 関数レグレッションにおけるスカラーの文脈において,連続ゲームに対するShapley値に基づく解釈可能性法を提案し,連続的なセットプレーヤ間でグローバルなペイオフを公平に分配できる数学的定式化を提案する。 この手法は、シミュレーションおよび実データを用いた一連の実験を通して説明される。 オープンソースのPythonパッケージであるShapleyFDAも紹介されている。

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