論文の概要: Explaining Concept Drift through the Evolution of Group Counterfactuals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.09616v1
• Date: Thu, 11 Sep 2025 16:58:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-12 16:52:24.484809
• Title: Explaining Concept Drift through the Evolution of Group Counterfactuals
• Title（参考訳）: グループカウンターファクチャリティーの進化を通してのコンセプトドリフトの解説
• Authors: Ignacy Stępka, Jerzy Stefanowski,
• Abstract要約: 本稿では,グループベースの対実的説明の時間的進化を分析することによって,概念の漂流を説明する新しい手法を提案する。 我々のアプローチは、漂流前後のGCEのクラスターセントロイドとその関連する反実効ベクトルの変化を追跡する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7859337708965395
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning models in dynamic environments often suffer from concept drift, where changes in the data distribution degrade performance. While detecting this drift is a well-studied topic, explaining how and why the model's decision-making logic changes still remains a significant challenge. In this paper, we introduce a novel methodology to explain concept drift by analyzing the temporal evolution of group-based counterfactual explanations (GCEs). Our approach tracks shifts in the GCEs' cluster centroids and their associated counterfactual action vectors before and after a drift. These evolving GCEs act as an interpretable proxy, revealing structural changes in the model's decision boundary and its underlying rationale. We operationalize this analysis within a three-layer framework that synergistically combines insights from the data layer (distributional shifts), the model layer (prediction disagreement), and our proposed explanation layer. We show that such holistic view allows for a more comprehensive diagnosis of drift, making it possible to distinguish between different root causes, such as a spatial data shift versus a re-labeling of concepts.
• Abstract（参考訳）: 動的環境における機械学習モデルは、しばしばコンセプトドリフトに悩まされ、データ分散の変化によってパフォーマンスが低下する。 このドリフトを検出することはよく研究されているトピックであるが、モデルの意思決定ロジックがなぜ変更されるのかを説明することは依然として重要な課題である。 本稿では,グループベースの対実的説明(GCE)の時間的進化を分析することによって,概念の漂流を説明する新しい手法を提案する。 我々のアプローチは、漂流前後のGCEのクラスターセントロイドとその関連する反実効ベクトルの変化を追跡する。 これらの進化したGCEは解釈可能なプロキシとして機能し、モデルの決定境界とその基礎となる論理的構造的変化を明らかにする。 データ層(分散シフト)、モデル層(予測不一致)、提案した説明層からの洞察を相乗的に組み合わせた3層フレームワークでこの分析を運用する。 このような総合的な視点は、ドリフトのより包括的な診断を可能にし、空間データシフトや概念の再ラベルなど、異なる根本原因を区別することができることを示す。

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