論文の概要: Conditional Feature Importance with Generative Modeling Using Adversarial Random Forests

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11178v1
• Date: Sun, 19 Jan 2025 21:34:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:25:26.380296
• Title: Conditional Feature Importance with Generative Modeling Using Adversarial Random Forests
• Title（参考訳）: 逆乱林を用いた生成モデルにおける条件的特徴の重要性
• Authors: Kristin Blesch, Niklas Koenen, Jan Kapar, Pegah Golchian, Lukas Burk, Markus Loecher, Marvin N. Wright,
• Abstract要約: 説明可能な人工知能(XAI)では、条件付き特徴が予測モデルの性能に与える影響を評価する。 生成モデリングの最近の進歩は、条件付き特徴量の測定を容易にする。 本稿では,ARF推定条件分布から抽出した特徴値を用いて条件特徴重要度を測定する手法であるcARFiを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0208529247755187
• License:
• Abstract: This paper proposes a method for measuring conditional feature importance via generative modeling. In explainable artificial intelligence (XAI), conditional feature importance assesses the impact of a feature on a prediction model's performance given the information of other features. Model-agnostic post hoc methods to do so typically evaluate changes in the predictive performance under on-manifold feature value manipulations. Such procedures require creating feature values that respect conditional feature distributions, which can be challenging in practice. Recent advancements in generative modeling can facilitate this. For tabular data, which may consist of both categorical and continuous features, the adversarial random forest (ARF) stands out as a generative model that can generate on-manifold data points without requiring intensive tuning efforts or computational resources, making it a promising candidate model for subroutines in XAI methods. This paper proposes cARFi (conditional ARF feature importance), a method for measuring conditional feature importance through feature values sampled from ARF-estimated conditional distributions. cARFi requires only little tuning to yield robust importance scores that can flexibly adapt for conditional or marginal notions of feature importance, including straightforward extensions to condition on feature subsets and allows for inferring the significance of feature importances through statistical tests.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,生成モデルを用いた条件特徴量評価手法を提案する。 説明可能な人工知能(XAI)では、条件付き特徴重要度は、他の特徴の情報から、ある特徴が予測モデルの性能に与える影響を評価する。 モデルに依存しないポストホック法は、通常、オン・マニフォールドな特徴値操作の下での予測性能の変化を評価する。 このような手順では、条件付き特徴分布を尊重する特徴値を作成する必要がある。 生成モデリングの最近の進歩は、これを促進することができる。 分類的特徴と連続的特徴の両方からなる表型データに対して、対数ランダムフォレスト(ARF)は、集中的なチューニング作業や計算資源を必要とせず、データポイントを生成することができる生成モデルであり、XAI手法におけるサブルーチンの候補モデルとして期待できる。 本稿では, ARF推定条件分布から抽出した特徴値を用いて, 条件特徴重要度を測定する手法であるcARFi( Conditional ARF feature importance)を提案する。 cARFiは、特徴重要度に関する条件的あるいは限界的概念に柔軟に適応できる頑健な重要度スコアを得るために、わずかなチューニングしか必要とせず、例えば、特徴的部分集合に対する条件的拡張や、統計的テストを通じて特徴重要度の重要性を推測することができる。

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