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J-GLOBAL ID：202202273700345634   整理番号：22A0918660

予測事例ベース特徴の重要性と相互作用【JST・京大機械翻訳】

Predictive case-based feature importance and interaction

著者 (1件)： Oh Sejong (Department of Software Science, Dankook University, 152, Jukjeon-ro, Suji-gu, Yongin-si 16890, Republic of Korea)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 593  ページ： 155-176  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0636A  ISSN： 0020-0255  CODEN： ISIJBC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 特徴の重要性と相互作用は,説明可能な人工知能または解釈可能な機械学習における主な課題の一つである。特徴の重要性と相互作用を測定するために,H統計と部分依存性のようないくつかの方法が提案されている。しかし,重要性と相互作用の実際的な意味を理解することは難しい。本論文では,特徴の重要性と相互作用を測定する新しい方法を提案した。分類モデルに対して,予測モデルで正しく予測されたケースを観察し,症例の特性に従ってそれらをグループ化した。グループ情報から特徴重要度とインタラクションの方法を導いた。回帰モデルでは,予測誤差のサイズの変化に従って事例をグループ化した。提案方法は,特徴重要性と相互作用のための同じ根拠をサポートする。また,電力と特徴の相互作用に対する特徴の重要性の分解も支持する。提案した方法を実装するために,特徴相互作用グラフを含む3つの可視化ツールを実行した。提案した研究を通して,予測モデルの作動メカニズムをより良く理解することができた。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *相互作用 ,  情報 ,  *データベース ,  電力 ,  予測 ,  人工知能 ,  モデル ,  回帰モデル ,  機械学習 ,  予測誤差 ,  予測モデル
準シソーラス用語： *事例ベース ,  可視化ツール ,  分類モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 特徴の重要性 ,  特徴相互作用 ,  分類 ,  回帰 ,  説明可能な人工知能

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (4件)： 予測 ,  事例ベース ,  重要性 ,  相互作用