論文の概要: MC3G: Model Agnostic Causally Constrained Counterfactual Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.17221v1
• Date: Sun, 24 Aug 2025 06:09:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.410424
• Title: MC3G: Model Agnostic Causally Constrained Counterfactual Generation
• Title（参考訳）: MC3G: モデル非依存の因果関係を制約した逆生成
• Authors: Sopam Dasgupta, Sadaf MD Halim, Joaquín Arias, Elmer Salazar, Gopal Gupta,
• Abstract要約: モデル非依存型因果関係生成(MC3G)を提案する。 まず、MC3Gはモデルに依存しない: 説明可能な規則に基づく代理モデルを用いて、任意のブラックボックスモデルを近似する。 第二に、このサロゲートは、元のブラックボックスモデルに有利な結果をもたらす反事実を生成するために使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5495733054408805
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Machine learning models increasingly influence decisions in high-stakes settings such as finance, law and hiring, driving the need for transparent, interpretable outcomes. However, while explainable approaches can help understand the decisions being made, they may inadvertently reveal the underlying proprietary algorithm: an undesirable outcome for many practitioners. Consequently, it is crucial to balance meaningful transparency with a form of recourse that clarifies why a decision was made and offers actionable steps following which a favorable outcome can be obtained. Counterfactual explanations offer a powerful mechanism to address this need by showing how specific input changes lead to a more favorable prediction. We propose Model-Agnostic Causally Constrained Counterfactual Generation (MC3G), a novel framework that tackles limitations in the existing counterfactual methods. First, MC3G is model-agnostic: it approximates any black-box model using an explainable rule-based surrogate model. Second, this surrogate is used to generate counterfactuals that produce a favourable outcome for the original underlying black box model. Third, MC3G refines cost computation by excluding the ``effort" associated with feature changes that occur automatically due to causal dependencies. By focusing only on user-initiated changes, MC3G provides a more realistic and fair representation of the effort needed to achieve a favourable outcome. We show that MC3G delivers more interpretable and actionable counterfactual recommendations compared to existing techniques all while having a lower cost. Our findings highlight MC3G's potential to enhance transparency, accountability, and practical utility in decision-making processes that incorporate machine-learning approaches.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルは、財務、法律、雇用といった高度な状況において意思決定に影響を及ぼし、透明性と解釈可能な結果の必要性を推し進める。 しかし、説明可能なアプローチは意思決定を理解するのに役立つが、彼らは必然的にプロプライエタリなアルゴリズム、すなわち多くの実践者にとって望ましくない結果を明らかにするかもしれない。 したがって、意味のある透明性と、なぜ意思決定が下されたのかを明確にし、良好な結果が得られ得る行動可能なステップを提供するための、一種の談話とをバランスさせることが不可欠である。 対実的な説明は、特定の入力変更がより好ましい予測にどのように結びつくかを示すことによって、このニーズに対処するための強力なメカニズムを提供する。 本稿では,既存手法の制約に対処する新しいフレームワークMC3Gを提案する。 まず、MC3Gはモデルに依存しない: 説明可能なルールベースの代理モデルを用いて、任意のブラックボックスモデルを近似する。 第二に、このサロゲートは、元のブラックボックスモデルに有利な結果をもたらす反事実を生成するために使用される。 第3に、MC3Gは因果依存性によって自動的に発生する機能変更に関連する ``effort' を除外することでコスト計算を洗練します。 ユーザ主導の変更のみに焦点を当てることで、MC3Gはより現実的で公正な結果を達成するために必要な努力の表現を提供する。 MC3Gは,コストを抑えつつ,既存の手法と比較して,解釈可能で行動可能な対策レコメンデーションを提供する。 本研究は,機械学習アプローチを取り入れた意思決定プロセスにおいて,透明性,説明可能性,実用性を高めるMC3Gの可能性を明らかにするものである。

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