論文の概要: Feature Relevancy, Necessity and Usefulness: Complexity and Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.09640v1
• Date: Tue, 06 May 2025 21:41:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-16 22:29:06.027153
• Title: Feature Relevancy, Necessity and Usefulness: Complexity and Algorithms
• Title（参考訳）: 特徴の関連性,必要性,有用性:複雑さとアルゴリズム
• Authors: Tomás Capdevielle, Santiago Cifuentes,
• Abstract要約: 本稿では,既存の手法とアルゴリズムを改良し,どの機能に関連があるか,あるいは必要なのかを判断する。 特に、ニューラルネットワークのような複雑なモデルにおいて、必要が効率的に検出できることが示される。 本論では,テクストゥスフルネスのグローバルな概念(すなわち,ある特徴が一般のモデルの振る舞いに重要であるか否かを,特定の入力ではなく,一般的にはモデルの振る舞いに重要であるかを説明すること)を提示し,その妥当性と必要性に関係があることを証明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Given a classification model and a prediction for some input, there are heuristic strategies for ranking features according to their importance in regard to the prediction. One common approach to this task is rooted in propositional logic and the notion of \textit{sufficient reason}. Through this concept, the categories of relevant and necessary features were proposed in order to identify the crucial aspects of the input. This paper improves the existing techniques and algorithms for deciding which are the relevant and/or necessary features, showing in particular that necessity can be detected efficiently in complex models such as neural networks. We also generalize the notion of relevancy and study associated problems. Moreover, we present a new global notion (i.e. that intends to explain whether a feature is important for the behavior of the model in general, not depending on a particular input) of \textit{usefulness} and prove that it is related to relevancy and necessity. Furthermore, we develop efficient algorithms for detecting it in decision trees and other more complex models, and experiment on three datasets to analyze its practical utility.
• Abstract（参考訳）: 分類モデルといくつかの入力に対する予測が与えられた場合、その予測に対する重要度に応じて、特徴をランク付けするためのヒューリスティックな戦略が存在する。 このタスクに対する一般的なアプローチの1つは、命題論理と \textit{sufficient reason} の概念に根ざしている。 この概念を通じて、入力の重要な側面を特定するために、関連性および必要な特徴のカテゴリが提案された。 本稿では、ニューラルネットワークのような複雑なモデルにおいて、必要が効率的に検出できることを特に示し、関連性および/または必要な特徴を判断するための既存の技術とアルゴリズムを改善する。 また、関連性の概念を一般化し、関連する問題を研究する。 さらに,本論文では,<textit{usefulness>のグローバルな概念(つまり,特定の入力によらず,一般のモデルの振る舞いに特徴が重要であるかどうかを説明することを目的としている)を新たに提示し,関連性や必要性に関係があることを証明する。 さらに,決定木や他の複雑なモデルで検出する効率的なアルゴリズムを開発し,その実用性を分析するために3つのデータセットを実験する。

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