混合整数線形最適化による順序反事実説明【JST・京大機械翻訳】

Kanamori Kentaro; Takagi Takuya; Kobayashi Ken; Ike Yuichi; Uemura Kento; Arimura Hiroki

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219847664505 整理番号：21P0070147

混合整数線形最適化による順序反事実説明【JST・京大機械翻訳】

Ordered Counterfactual Explanation by Mixed-Integer Linear Optimization

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発行年： 2020年12月21日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年03月14日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

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機械学習モデルのための事後説明方法は,意思決定をサポートするために広く使用されてきた。ポピュラーな方法の1つは,予測結果を変化させる特徴の摂動ベクトルを持つユーザを提供する,Actionable Recessとしても知られる,逆説的説明(CE)である。摂動ベクトルを与えられた場合,ユーザは1つの望ましい決定結果を得るための「行動」としてそれを解釈できる。しかし,実際には,摂動ベクトルのみを示すのは,ユーザが行動を実行するのに不十分であることが多い。その理由は,因果律のような特徴間に非対称相互作用があるならば,行動の全コストが変化する特徴の順序に依存することが期待される。したがって,摂動ベクトルに加えて,特性を変える適切な順序を提供するために,実用的なCE法が必要である。この目的のために,著者らは,規則化逆説的説明(OrdCE)と呼ばれる新しいフレームワークを提案した。行動の対と特徴相互作用に基づく順序を評価する新しい目的関数を導入した。最適ペアを抽出するため,目的関数による混合整数線形最適化手法を提案した。実際のデータセットに関する数値実験は,非規則化CE法と比較して,著者らのOrdCEの有効性を実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

応用心理学 , 構造力学一般 , 生産工程一般 , ゲーム理論 , 構造要素一般

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