論文の概要: Actionable Counterfactual Explanations Using Bayesian Networks and Path Planning with Applications to Environmental Quality Improvement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.02634v1
- Date: Mon, 04 Aug 2025 17:20:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-05 18:25:22.454639
- Title: Actionable Counterfactual Explanations Using Bayesian Networks and Path Planning with Applications to Environmental Quality Improvement
- Title（参考訳）: ベイジアンネットワークを用いた行動的対実的説明と環境改善への道筋計画
- Authors: Enrique Valero-Leal, Pedro Larrañaga, Concha Bielza,
- Abstract要約: そこで本研究では,実効的対実的説明のための手法を開発した。
データは密度推定器の学習にのみ使用される。
実環境保護庁のデータセットを用いて,本アルゴリズムを検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.041834517339835
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Counterfactual explanations study what should have changed in order to get an alternative result, enabling end-users to understand machine learning mechanisms with counterexamples. Actionability is defined as the ability to transform the original case to be explained into a counterfactual one. We develop a method for actionable counterfactual explanations that, unlike predecessors, does not directly leverage training data. Rather, data is only used to learn a density estimator, creating a search landscape in which to apply path planning algorithms to solve the problem and masking the endogenous data, which can be sensitive or private. We put special focus on estimating the data density using Bayesian networks, demonstrating how their enhanced interpretability is useful in high-stakes scenarios in which fairness is raising concern. Using a synthetic benchmark comprised of 15 datasets, our proposal finds more actionable and simpler counterfactuals than the current state-of-the-art algorithms. We also test our algorithm with a real-world Environmental Protection Agency dataset, facilitating a more efficient and equitable study of policies to improve the quality of life in United States of America counties. Our proposal captures the interaction of variables, ensuring equity in decisions, as policies to improve certain domains of study (air, water quality, etc.) can be detrimental in others. In particular, the sociodemographic domain is often involved, where we find important variables related to the ongoing housing crisis that can potentially have a severe negative impact on communities.
- Abstract（参考訳）: 反実的な説明は、代替的な結果を得るために何が変更されるべきだったのかを調査し、エンドユーザーが反例を使って機械学習メカニズムを理解することを可能にする。
アクションビリティは、説明すべき元のケースを偽物に変換する能力として定義される。
本研究では,前任者とは異なり,訓練データを直接活用しない実効的対実的説明法を開発した。
むしろ、データは密度推定器の学習にのみ使用され、問題の解決に経路計画アルゴリズムを適用し、機密性やプライベート性のある内因性データを隠蔽する検索ランドスケープを作成する。
我々はベイジアンネットワークを用いてデータ密度を推定することに集中し、その解釈可能性の向上が、フェアネスが懸念されているハイテイクシナリオにおいてどのように役立つかを実証した。
15のデータセットからなる合成ベンチマークを用いて、提案手法は現在の最先端アルゴリズムよりも、より実用的な、より単純な偽物を見つける。
我々はまた、我々のアルゴリズムを実世界の環境保護庁のデータセットでテストし、アメリカ合衆国の郡における生活の質を改善するための政策をより効率的かつ公平に研究することを可能にした。
本提案では,特定の研究領域(大気,水質等)を改善する政策は,他の分野で有害であるとして,変数の相互作用を捉え,意思決定における公平性を確保する。
特に、社会デミノグラフィー領域は、現在進行中の住宅危機に関連する重要な変数が地域社会に深刻な悪影響を及ぼす可能性がある。
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