論文の概要: Improving Compactness and Reducing Ambiguity of CFIRE Rule-Based Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.03776v1
• Date: Wed, 07 Jan 2026 10:13:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-09 02:15:23.468216
• Title: Improving Compactness and Reducing Ambiguity of CFIRE Rule-Based Explanations
• Title（参考訳）: CFIREルールに基づく説明のコンパクト化と曖昧さの低減
• Authors: Sebastian Müller, Tobias Schneider, Ruben Kemna, Vanessa Toborek,
• Abstract要約: CFIREは局所的な説明からコンパクトな代理ルールモデルを構築するアルゴリズムである。 我々は、この曖昧さを調査し、低コントリビューションまたは矛盾するカバレッジを持つルールを除去するポストホックプルーニング戦略を提案する。 複数のデータセットに対する実験では、これらの改善が予測パフォーマンスに最小限の影響で確認されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.522406590703041
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Models trained on tabular data are widely used in sensitive domains, increasing the demand for explanation methods to meet transparency needs. CFIRE is a recent algorithm in this domain that constructs compact surrogate rule models from local explanations. While effective, CFIRE may assign rules associated with different classes to the same sample, introducing ambiguity. We investigate this ambiguity and propose a post-hoc pruning strategy that removes rules with low contribution or conflicting coverage, yielding smaller and less ambiguous models while preserving fidelity. Experiments across multiple datasets confirm these improvements with minimal impact on predictive performance.
• Abstract（参考訳）: 表形式のデータに基づいてトレーニングされたモデルは、センシティブなドメインで広く使われており、透明性のニーズを満たすための説明方法の需要が高まっている。 CFIREは、局所的な説明からコンパクトな代理ルールモデルを構築する、この領域における最近のアルゴリズムである。 有効ではあるが、CFIREは異なるクラスに関連するルールを同じサンプルに割り当て、あいまいさを導入する。 我々は,この曖昧さを調査し,コントリビューションの低いルールやコンフリクトの少ないルールを排除し,忠実さを維持しつつ,より小さく,曖昧でないモデルを生成するポストホットプルーニング戦略を提案する。 複数のデータセットに対する実験では、これらの改善が予測パフォーマンスに最小限の影響で確認されている。

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