論文の概要: An Odd Estimator for Shapley Values

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.01399v1
• Date: Sun, 01 Feb 2026 19:07:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-03 19:28:33.76791
• Title: An Odd Estimator for Shapley Values
• Title（参考訳）: 共有値のオッド推定器
• Authors: Fabian Fumagalli, Landon Butler, Justin Singh Kang, Kannan Ramchandran, R. Teal Witter,
• Abstract要約: Shapley値は、特徴の重要性、データバリュエーション、因果推論を含む、機械学習の帰属のためのフレームワークである。 我々は、Shapley値が集合関数の奇数成分にのみ依存していることを証明する。 奇数部分空間のみに回帰を行う一貫した推定器であるOddSHAPを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.262788739385012
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Shapley value is a ubiquitous framework for attribution in machine learning, encompassing feature importance, data valuation, and causal inference. However, its exact computation is generally intractable, necessitating efficient approximation methods. While the most effective and popular estimators leverage the paired sampling heuristic to reduce estimation error, the theoretical mechanism driving this improvement has remained opaque. In this work, we provide an elegant and fundamental justification for paired sampling: we prove that the Shapley value depends exclusively on the odd component of the set function, and that paired sampling orthogonalizes the regression objective to filter out the irrelevant even component. Leveraging this insight, we propose OddSHAP, a novel consistent estimator that performs polynomial regression solely on the odd subspace. By utilizing the Fourier basis to isolate this subspace and employing a proxy model to identify high-impact interactions, OddSHAP overcomes the combinatorial explosion of higher-order approximations. Through an extensive benchmark evaluation, we find that OddSHAP achieves state-of-the-art estimation accuracy.
• Abstract（参考訳）: Shapleyの値は、機械学習における帰属のためのユビキタスなフレームワークであり、特徴の重要性、データバリュエーション、因果推論を含んでいる。 しかし、その正確な計算は一般に難解であり、効率的な近似法を必要とする。 最も効果的で一般的な推定器は、推定誤差を減らすためにペアサンプリングヒューリスティックを利用するが、この改善を導く理論的メカニズムはいまだ不透明である。 この研究では、ペアサンプリングのエレガントで基本的な正当性を提供し、シャプリー値が集合関数の奇数成分にのみ依存していること、およびペアサンプリングが回帰目的を直交させ、無関係な偶数成分をフィルタリングすることを証明する。 この知見を生かして、奇数部分空間のみに多項式回帰を行う新しい一貫した推定器であるOddSHAPを提案する。 フーリエ基底を利用してこの部分空間を分離し、プロキシモデルを用いて高インパクト相互作用を識別することにより、OddSHAPは高次近似の組合せ爆発を克服する。 評価の結果,OddSHAPは最先端の精度で評価できることがわかった。

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