抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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連携ゲームにおける個々のプレーヤーに属性を割り当てるために最初に設計されたShapley値は,ブラックボックス機械学習モデルの入力特徴に対する属性を提供するための説明可能な機械学習において,一般的に使用されるアプローチになった。Shapley値の重要な引力は,それらが一意的特性の非常に自然な集合を一意的に満たすことである。しかし,個々のプレーヤーよりむしろ相互作用への属性を割り当てるためにShapley値を拡張すると,相互作用インデックスは,元のShapley値に対する公理の自然な集合として,相互作用の文脈に拡張され,もはやユニークな相互作用指数を指定しない。したがって,多くの提案は,ユニークな相互作用指数を得るために,効率の鍵となる原理を犠牲にして,付加的に少ない「自然」公理を導入する。本研究では,付加的な矛盾する公理を導入するよりむしろ,擬似Boolen連合ゲーム価値関数に対する最も忠実な線形近似の係数としてShapley値の観点から採用した。1次多項式近似に線形を拡張することによって,著者らは次に,忠実な相互作用指数の一般的なファミリーを定義することができた。標準の個々のShapley axioms(dummy,対称性,線形性,および効率)の相互作用-拡張を満たすための忠実な相互作用指数をさらに要求することにより,著者らは,Faith-Shapを相互作用に対するShapley値の自然一般化として示すユニークなFaithful Shapley相互作用指数を得た。次に,以前に提案した相互作用指数とFaith-Shapのいくつかの説明的コントラストを提供し,さらにその興味深い代数特性のいくつかを調べた。さらに,いくつかの説明的実験によって,いくつかの付加的定性的洞察とともに,Faith-Shap計算の計算効率を示した。【JST・京大機械翻訳】
