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BELLA : Explications du modèle de boîte noire par approximations linéaires locales

Created by
  • Haebom

Auteur

Nedeljko Radulovic, Albert Bifet, Fabian Suchanek

Contour

Cet article présente BELLA, une méthode d'explication a posteriori déterministe et indépendante du modèle pour les prédictions individuelles de modèles de régression boîte noire. Pour surmonter les limites des méthodes d'explication a posteriori existantes, qui reposent sur la génération de données synthétiques, ce qui entraîne incertitude, faible fiabilité et applicabilité limitée à un nombre restreint de points de données, BELLA fournit des explications sous la forme de modèles linéaires entraînés dans l'espace des caractéristiques. BELLA maximise la taille du voisinage dans lequel le modèle linéaire est appliqué, générant des explications précises, simples, générales et robustes.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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BELLA, une nouvelle approche pour expliquer les prédictions des modèles de régression de boîte noire, est présentée.
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Adoptez une méthode déterministe et indépendante du modèle qui ne repose pas sur la génération de données synthétiques.
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Amélioration de la précision, de la simplicité, de la généralité et de la robustesse des explications
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Fournir des explications applicables à davantage de points de données
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Limitations:
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D'autres expériences sont nécessaires pour déterminer dans quelle mesure les performances de BELLA se généralisent à une variété de modèles de boîte noire et d'ensembles de données.
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Limites des approches qui génèrent des explications à l’aide de modèles linéaires (elles peuvent ne pas bien prendre en compte les relations non linéaires)
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Problèmes de coûts de calcul pouvant survenir lors du processus de maximisation de la taille du quartier
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