論文の概要: Distribution-Based Feature Attribution for Explaining the Predictions of Any Classifier

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.09332v1
• Date: Thu, 13 Nov 2025 01:47:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-13 22:34:54.525036
• Title: Distribution-Based Feature Attribution for Explaining the Predictions of Any Classifier
• Title（参考訳）: 任意の分類器の予測を説明するための分布に基づく特徴属性
• Authors: Xinpeng Li, Kai Ming Ting,
• Abstract要約: 本稿では,特徴帰属問題に関する公式な定義を紹介し,基礎となる確率分布によって説明が支えられることを規定する。 本稿では,特徴属性の新たなモデル非依存手法である分散特徴属性eXplanations (DFAX)を提案する。 DFAXは最先端のベースラインよりも効率的で効率的であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.452573834050412
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The proliferation of complex, black-box AI models has intensified the need for techniques that can explain their decisions. Feature attribution methods have become a popular solution for providing post-hoc explanations, yet the field has historically lacked a formal problem definition. This paper addresses this gap by introducing a formal definition for the problem of feature attribution, which stipulates that explanations be supported by an underlying probability distribution represented by the given dataset. Our analysis reveals that many existing model-agnostic methods fail to meet this criterion, while even those that do often possess other limitations. To overcome these challenges, we propose Distributional Feature Attribution eXplanations (DFAX), a novel, model-agnostic method for feature attribution. DFAX is the first feature attribution method to explain classifier predictions directly based on the data distribution. We show through extensive experiments that DFAX is more effective and efficient than state-of-the-art baselines.
• Abstract（参考訳）: 複雑なブラックボックスAIモデルの普及により、意思決定を説明する技術の必要性が高まっている。 特徴帰属法はポストホックな説明を提供するための一般的な解法となっているが、この分野は歴史的に正式な問題定義を欠いていた。 本稿では,特徴帰属問題に対する公式な定義を導入することで,このギャップに対処する。 我々の分析によると、多くの既存のモデルに依存しない手法はこの基準を満たすことができず、また、しばしば他の制限を持つものでさえもその基準を満たすことができない。 これらの課題を克服するために,特徴属性の新たなモデル非依存手法である分散特徴属性eXplanations (DFAX)を提案する。 DFAXはデータ分布に基づいて分類器の予測を直接説明するための最初の特徴属性法である。 DFAXは最先端のベースラインよりも効率的で効率的であることを示す。

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