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J-GLOBAL ID：202202277727680807   整理番号：22A0778017

ブラックボックスへのルールの導入:個々の条件付き期待プロットからの特徴影響の解明【JST・京大機械翻訳】

Bringing a Ruler Into the Black Box: Uncovering Feature Impact from Individual Conditional Expectation Plots

著者 (4件)： Yeh Andrew (New York University, New York, NY, USA) ,  Yeh Andrew (The Wharton School of the University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA) ,  Ngo Anhthy (New York University, New York, NY, USA) ,  Ngo Anhthy (The MITRE Corporation, McLean, VA, USA)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1524  ページ： 34-48  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 機械学習システムはよりユビキタスになるので,これらのモデルを理解し解釈するための方法はますます重要になっている。特に,実務者は,どの特徴がどの特徴に依存するか,そして,モデルがそれらにどのように依存するか,モデル予測に対する特徴のインパクトにしばしば関心がある。部分依存プロット(PDP)と個人条件付期待値(ICE)プロットを含む特徴インパクトに関する事前作業は,特徴インパクトの視覚解釈に焦点を合わせている。ICE特徴インパクトを持つICEプロットへの自然拡張を提案し,線形回帰係数との密接な類似性として解釈できるICEプロットから描かれたモデル-診断的性能-診断特性影響計量を提案した。さらに,特徴インパクトを特徴付けるために,不均一および非線形性測度と同様に,分布外点の影響を変えるために,ICE特徴インパクトのイン分布型変異体を導入した。最後に,実世界データを用いたいくつかのタスクにおけるICE特徴インパクトの有用性を実証した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  測度 ,  データ ,  *図化 ,  期待値 ,  *ブラックボックス ,  線形性 ,  非線形性 ,  モデル ,  類似性 ,  機械学習
準シソーラス用語： ユビキタス ,  回帰係数 ,  モデル予測 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 統計的品質管理  (KB04030W) ,  医用情報処理  (JE15030Q) ,  熱電子放出,電界放出  (BM09020S) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： ブラックボックス ,  ルール ,  期待 ,  プロット