論文の概要: iLOCO: Distribution-Free Inference for Feature Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06661v2
• Date: Thu, 22 May 2025 18:55:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 15:51:02.791937
• Title: iLOCO: Distribution-Free Inference for Feature Interactions
• Title（参考訳）: iLOCO: 機能インタラクションのための分散フリー推論
• Authors: Camille Little, Lili Zheng, Genevera Allen,
• Abstract要約: 我々は、ペアワイズな特徴相互作用の重要性を測定するための新しいモデルに依存しないメトリクスを開発した。 また,iLOCO距離と信頼区間を計算するためのアンサンブル学習手法を提案する。 我々は,iLOCO測定値と信頼区間を,合成データと実データの両方で検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.56754610152086
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Feature importance measures are widely studied and are essential for understanding model behavior, guiding feature selection, and enhancing interpretability. However, many machine learning fitted models involve complex interactions between features. Existing feature importance metrics fail to capture these pairwise or higher-order effects, while existing interaction metrics often suffer from limited applicability or excessive computation; no methods exist to conduct statistical inference for feature interactions. To bridge this gap, we first propose a new model-agnostic metric, interaction Leave-One-Covariate-Out (iLOCO), for measuring the importance of pairwise feature interactions, with extensions to higher-order interactions. Next, we leverage recent advances in LOCO inference to develop distribution-free and assumption-light confidence intervals for our iLOCO metric. To address computational challenges, we also introduce an ensemble learning method for calculating the iLOCO metric and confidence intervals that we show is both computationally and statistically efficient. We validate our iLOCO metric and our confidence intervals on both synthetic and real data sets, showing that our approach outperforms existing methods and provides the first inferential approach to detecting feature interactions.
• Abstract（参考訳）: 特徴重要度尺度は、モデル行動の理解、特徴選択の導出、解釈可能性の向上に不可欠である。 しかし、多くの機械学習適合モデルは特徴間の複雑な相互作用を含む。 既存の機能重要度はこれらのペアワイズ効果や高次の効果を捉えるのに失敗するが、既存の相互作用度は限定的な適用性や過剰な計算に悩まされることが多い。 このギャップを埋めるために、我々はまず、高次相互作用の拡張を伴うペアワイズな特徴相互作用の重要性を測定するために、新しいモデルに依存しない相互作用指標、Leave-One-Covariate-Out (iLOCO)を提案する。 次に、最近のLOCO推論の進歩を活用し、iLOCO測定値の分布自由および仮定軽度信頼区間を開発する。 また、計算課題に対処するため、iLOCOメトリックと信頼区間を計算するためのアンサンブル学習手法を導入し、計算的かつ統計的に効率的であることを示す。 我々は,iLOCO測定値と信頼区間を合成データと実データの両方で検証し,提案手法が既存の手法より優れていることを示すとともに,特徴的相互作用を検出するための最初の推論手法を提供する。

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