論文の概要: TabSHAP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.21120v1
• Date: Wed, 22 Apr 2026 22:04:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-24 14:40:06.19884
• Title: TabSHAP
• Title（参考訳）: タブシャップ
• Abstract要約: 大規模な言語モデルは、伝統的なツリーベースのモデルに代わる強力な選択肢として現れています。 既存の手法は、しばしば大域的な線形プロキシやスカラー確率シフトに頼り、モデルの完全な確率的不確実性を捉えるのに失敗する。 本稿では,ローカルクエリ決定ロジックを直接属性として設計したモデルに依存しない解釈可能性フレームワークであるTabSHAPを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.3259362673757735
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) fine-tuned on serialized tabular data are emerging as powerful alternatives to traditional tree-based models, particularly for heterogeneous or context-rich datasets. However, their deployment in high-stakes domains is hindered by a lack of faithful interpretability; existing methods often rely on global linear proxies or scalar probability shifts that fail to capture the model's full probabilistic uncertainty. In this work, we introduce TabSHAP, a model-agnostic interpretability framework designed to directly attribute local query decision logic in LLM-based tabular classifiers. By adapting a Shapley-style sampled-coalition estimator with Jensen-Shannon divergence between full-input and masked-input class distributions, TabSHAP quantifies the distributional impact of each feature rather than simple prediction flips. To align with tabular semantics, we mask at the level of serialized key:value fields (atomic in the prompt string), not individual subword tokens. Experimental validation on the Adult Income and Heart Disease benchmarks demonstrates that TabSHAP isolates critical diagnostic features, achieving significantly higher faithfulness than random baselines and XGBoost proxies. We further run a distance-metric ablation on the same test instances and TabSHAP settings: attributions are recomputed with KL or L1 replacing JSD in the similarity step (results cached per metric), and we compare deletion faithfulness across all three.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、直列化された表データに基づいて微調整されている。 既存の手法は、しばしば、大域的な線形プロキシやスカラー確率シフトに頼り、モデルの完全な確率的不確実性を捉えるのに失敗する。 本研究では,LLMに基づく表型分類器において,局所的な問合せ決定ロジックを直接属性化するモデルに依存しない解釈可能性フレームワークであるTabSHAPを紹介する。 シェープスタイルのサンプル結合推定器を全入出力とマスク入力クラス分布のJensen-Shannon分散に適応させることで、TabSHAPは単純な予測フリップではなく、各特徴の分布の影響を定量化する。 表のセマンティクスと整合するために、個々のサブワードトークンではなく、シリアライズされたキー:値フィールド(プロンプト文字列のアトミック)のレベルをマスクする。 成人所得と心臓病のベンチマークに関する実験的検証は、TabSHAPが重要な診断特徴を分離し、ランダムベースラインやXGBoostプロキシよりもはるかに高い忠実性を達成していることを示している。 さらに、同じテストインスタンスとTabSHAP設定で距離メトリックアブレーションを実行する:属性は、類似性ステップ(メトリック毎にキャッシュされる再帰)でJSDを置き換えるKLまたはL1で再計算される。

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