Fugu-MT 論文翻訳(概要): Real-Time Explanations for Tabular Foundation Models

論文の概要: Real-Time Explanations for Tabular Foundation Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.29946v1
Date: Tue, 31 Mar 2026 16:17:09 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-04-01 15:25:03.848236
Title: Real-Time Explanations for Tabular Foundation Models
Title（参考訳）: タブラル基礎モデルのリアルタイム説明
Abstract要約: ShapPFNは予測と説明の両方を単一の前方通過で生成する。標準ベンチマークでは、ShapPFNは高忠実度の説明を作成しながら競争性能を達成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Interpretability is central for scientific machine learning, as understanding \emph{why} models make predictions enables hypothesis generation and validation. While tabular foundation models show strong performance, existing explanation methods like SHAP are computationally expensive, limiting interactive exploration. We introduce ShapPFN, a foundation model that integrates Shapley value regression directly into its architecture, producing both predictions and explanations in a single forward pass. On standard benchmarks, ShapPFN achieves competitive performance while producing high-fidelity explanations ($R^2$=0.96, cosine=0.99) over 1000\times faster than KernelSHAP (0.06s vs 610s). Our code is available at https://github.com/kunumi/ShapPFN
Abstract（参考訳）: 解釈可能性(Interpretability)は、科学的な機械学習において中心であり、 \emph{why} モデルの理解が仮説の生成と検証を可能にする。表形式の基礎モデルは高い性能を示すが、SHAPのような既存の説明手法は計算に高価であり、対話的な探索を制限している。 ShapPFNはShapley値の回帰を直接アーキテクチャに統合し、予測と説明の両方を単一の前方通過で生成する基礎モデルである。標準ベンチマークでは、ShapPFNは、KernelSHAP(0.06s vs 610s)よりも1000倍高速な高忠実な説明(R^2$=0.96, cosine=0.99)を作成しながら、競争性能を達成している。私たちのコードはhttps://github.com/kunumi/ShapPFNで利用可能です。

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