論文の概要: A Method for Evaluating the Interpretability of Machine Learning Models in Predicting Bond Default Risk Based on LIME and SHAP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19615v1
• Date: Wed, 26 Feb 2025 23:05:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 14:55:58.489644
• Title: A Method for Evaluating the Interpretability of Machine Learning Models in Predicting Bond Default Risk Based on LIME and SHAP
• Title（参考訳）: LIMEとSHAPに基づく債券デフォルトリスク予測における機械学習モデルの解釈可能性の評価法
• Authors: Yan Zhang, Lin Chen, Yixiang Tian,
• Abstract要約: 本稿では,AIモデルによく使用される機械学習アルゴリズムを適用し,債券市場のデフォルト予測をケーススタディとして用いた。 この分析結果は、これらのモデルの解釈可能性に関する直感的な理解と論理的期待と一致している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.7133862848321835
• License:
• Abstract: Interpretability analysis methods for artificial intelligence models, such as LIME and SHAP, are widely used, though they primarily serve as post-model for analyzing model outputs. While it is commonly believed that the transparency and interpretability of AI models diminish as their complexity increases, currently there is no standardized method for assessing the inherent interpretability of the models themselves. This paper uses bond market default prediction as a case study, applying commonly used machine learning algorithms within AI models. First, the classification performance of these algorithms in default prediction is evaluated. Then, leveraging LIME and SHAP to assess the contribution of sample features to prediction outcomes, the paper proposes a novel method for evaluating the interpretability of the models themselves. The results of this analysis are consistent with the intuitive understanding and logical expectations regarding the interpretability of these models.
• Abstract（参考訳）: LIMEやSHAPのような人工知能モデルの解釈可能性分析法は広く用いられているが、主にモデル出力を分析するポストモデルとして機能する。 AIモデルの透明性と解釈可能性は、複雑性が増大するにつれて低下すると考えられているが、現在、モデル自体固有の解釈可能性を評価するための標準化された方法はない。 本稿では,AIモデルによく使用される機械学習アルゴリズムを適用し,債券市場のデフォルト予測をケーススタディとして用いた。 まず、これらのアルゴリズムの既定予測における分類性能を評価する。 そこで本研究では, LIME と SHAP を用いて, モデル自体の解釈可能性を評価する手法を提案する。 この分析結果は、これらのモデルの解釈可能性に関する直感的な理解と論理的期待と一致している。

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