論文の概要: From Black-box to Causal-box: Towards Building More Interpretable Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.21998v1
• Date: Fri, 24 Oct 2025 20:03:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 15:28:14.727472
• Title: From Black-box to Causal-box: Towards Building More Interpretable Models
• Title（参考訳）: Black-boxからCausal-boxへ:より解釈可能なモデルの構築を目指して
• Authors: Inwoo Hwang, Yushu Pan, Elias Bareinboim,
• Abstract要約: 本稿では, 因果解釈可能性の概念を導入し, 特定のモデルのクラスから対実的クエリを評価できるときの形式化について述べる。 我々は、与えられたモデルアーキテクチャが与えられた偽物クエリをサポートするかどうかを決定する完全なグラフィカルな基準を導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.23201263629627
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Understanding the predictions made by deep learning models remains a central challenge, especially in high-stakes applications. A promising approach is to equip models with the ability to answer counterfactual questions -- hypothetical ``what if?'' scenarios that go beyond the observed data and provide insight into a model reasoning. In this work, we introduce the notion of causal interpretability, which formalizes when counterfactual queries can be evaluated from a specific class of models and observational data. We analyze two common model classes -- blackbox and concept-based predictors -- and show that neither is causally interpretable in general. To address this gap, we develop a framework for building models that are causally interpretable by design. Specifically, we derive a complete graphical criterion that determines whether a given model architecture supports a given counterfactual query. This leads to a fundamental tradeoff between causal interpretability and predictive accuracy, which we characterize by identifying the unique maximal set of features that yields an interpretable model with maximal predictive expressiveness. Experiments corroborate the theoretical findings.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルによる予測を理解することは、特に高度なアプリケーションにおいて、依然として中心的な課題である。 本稿では, モデルと観測データの特定のクラスから, 因果的クエリを評価できる場合に, 因果的解釈可能性の概念を導入する。我々は, ブラックボックスと概念に基づく予測器という2つの共通モデルクラスを分析し, どちらも因果的解釈可能でないことを示す。 このギャップに対処するために、設計によって因果的に解釈可能なモデルを構築するためのフレームワークを開発する。 具体的には、与えられたモデルアーキテクチャが与えられたカウンターファクトなクエリをサポートするかどうかを決定する完全なグラフィカルな基準を導出する。 これは因果的解釈可能性と予測精度の根本的なトレードオフをもたらし、最大予測表現性を持つ解釈可能なモデルを生成する特徴の唯一の最大集合を特定することで特徴付ける。 実験は理論的な結果を裏付けるものだ。

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