論文の概要: Tractable Shapley Values and Interactions via Tensor Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.22138v2
• Date: Tue, 28 Oct 2025 00:35:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-29 13:20:32.885295
• Title: Tractable Shapley Values and Interactions via Tensor Networks
• Title（参考訳）: テンソルネットワークによるトラクタブルシェープ値と相互作用
• Authors: Farzaneh Heidari, Chao Li, Guillaume Rabusseau,
• Abstract要約: テンソル・ネットワーク・サロゲート上の数評価スキームを用いて、シャプリー値の背後にある n 個の特徴に対する O(2n) 共役列挙を置換する方法を示す。 鍵となる考え方は、予測子の局所的な振る舞いを因子化された多重線型写像として表現し、連立量がテンソル係数の線形プローブとなるようにすることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.735671672024317
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We show how to replace the O(2^n) coalition enumeration over n features behind Shapley values and Shapley-style interaction indices with a few-evaluation scheme on a tensor-network (TN) surrogate: TN-SHAP. The key idea is to represent a predictor's local behavior as a factorized multilinear map, so that coalitional quantities become linear probes of a coefficient tensor. TN-SHAP replaces exhaustive coalition sweeps with just a small number of targeted evaluations to extract order-k Shapley interactions. In particular, both order-1 (single-feature) and order-2 (pairwise) computations have cost O(n*poly(chi) + n^2), where chi is the TN's maximal cut rank. We provide theoretical guarantees on the approximation error and tractability of TN-SHAP. On UCI datasets, our method matches enumeration on the fitted surrogate while reducing evaluation by orders of magnitude and achieves 25-1000x wall-clock speedups over KernelSHAP-IQ at comparable accuracy, while amortizing training across local cohorts.
• Abstract（参考訳）: テンソルネットワーク (TN) サロゲート TN-SHAP 上で, シェープリー値の背景にある n 個の特徴に対する O(2^n) 共役列挙とシェープリースタイルの相互作用指標を, 数個の評価スキームで置き換える方法について述べる。 鍵となる考え方は、予測子の局所的な振る舞いを因子化された多重線型写像として表現し、連立量が係数テンソルの線形プローブとなるようにすることである。 TN-SHAPは、徹底的な連立網を少数の目標評価に置き換えて、秩序-kシャプリー相互作用を抽出する。 特に、1次数(1次数)と2次数(2次数)の計算にはO(n*poly(chi) + n^2)のコストがかかる。 TN-SHAPの近似誤差とトラクタビリティに関する理論的保証を提供する。 UCIデータセットでは,提案手法は代用サロゲートの列挙に適合するが,精度はKernelSHAP-IQの25-1000倍に向上し,局所コホート間のトレーニングを改善できる。

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