論文の概要: Extending Decision Predicate Graphs for Comprehensive Explanation of Isolation Forest

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.04019v1
• Date: Tue, 06 May 2025 23:32:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-08 19:07:35.935247
• Title: Extending Decision Predicate Graphs for Comprehensive Explanation of Isolation Forest
• Title（参考訳）: 森林の総合的説明のための決定述語グラフの拡張
• Authors: Matteo Ceschin, Leonardo Arrighi, Luca Longo, Sylvio Barbon Junior,
• Abstract要約: アイフォレスト(iForest)は、よく機能する外れ値検出技術として広く使われている。 本研究では,グローバルな説明可能性の問題に対処する,新しい説明可能なAI(XAI)手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4458915670504675
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The need to explain predictive models is well-established in modern machine learning. However, beyond model interpretability, understanding pre-processing methods is equally essential. Understanding how data modifications impact model performance improvements and potential biases and promoting a reliable pipeline is mandatory for developing robust machine learning solutions. Isolation Forest (iForest) is a widely used technique for outlier detection that performs well. Its effectiveness increases with the number of tree-based learners. However, this also complicates the explanation of outlier selection and the decision boundaries for inliers. This research introduces a novel Explainable AI (XAI) method, tackling the problem of global explainability. In detail, it aims to offer a global explanation for outlier detection to address its opaque nature. Our approach is based on the Decision Predicate Graph (DPG), which clarifies the logic of ensemble methods and provides both insights and a graph-based metric to explain how samples are identified as outliers using the proposed Inlier-Outlier Propagation Score (IOP-Score). Our proposal enhances iForest's explainability and provides a comprehensive view of the decision-making process, detailing which features contribute to outlier identification and how the model utilizes them. This method advances the state-of-the-art by providing insights into decision boundaries and a comprehensive view of holistic feature usage in outlier identification. -- thus promoting a fully explainable machine learning pipeline.
• Abstract（参考訳）: 予測モデルを説明する必要性は、現代の機械学習において十分に確立されている。 しかし、モデル解釈性以外にも、事前処理の方法を理解することが不可欠である。 堅牢な機械学習ソリューションを開発するためには,データ修正がモデルのパフォーマンス向上と潜在的なバイアス,信頼性の高いパイプラインの促進にどのように影響するかを理解することが不可欠だ。 アイフォレスト(iForest)は、よく機能する外れ値検出技術として広く使われている。 その効果は、木に基づく学習者の数が増えるにつれて増大する。 しかし、これはまた、不等式の選択と不等式の決定境界の説明を複雑にする。 本研究では,グローバルな説明可能性の問題に対処する,新しい説明可能なAI(XAI)手法を提案する。 詳細は、不透明な性質に対処するために、異常検出のグローバルな説明を提供することを目的としている。 提案手法は, アンサンブル手法の論理を明確化し, サンプルを外れ値として識別する方法を, IOP-Score (Inlier-Outlier Propagation Score) を用いて説明するためのグラフベースの指標である。 提案提案では,iForestの説明可能性の向上と意思決定プロセスの包括的考察を行い,どの特徴が外れ値の識別に寄与するか,モデルがどのようにそれらを利用するのかを詳述する。 この手法は、意思決定境界に関する洞察と、オフレイア識別における全体的特徴利用の総合的な視点を提供することにより、最先端の手法を推し進める。 これにより、完全に説明可能な機械学習パイプラインが推進される。

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