Deterministic Local Interpretable Model-Agnostic Explanations for Stable Explainability
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME) is a popular technique used to increase the interpretability and explainability of black box Machine Learning (ML) algorithms. LIME typically creates an explanation for a single prediction by any ML model by learning a simpler interpretable model (e.g., linear classifier) around the prediction through generating simulated data around the instance by random perturbation, and obtaining feature importance through applying some form of feature selection. While LIME and similar local algorithms have gained popularity due to their simplicity, the random perturbation methods result in shifts in data and instability in the generated explanations, where for the same prediction, different explanations can be generated. These are critical issues that can prevent deployment of LIME in sensitive domains. We propose a deterministic version of LIME. Instead of random perturbation, we utilize Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) to group the training data together and K-Nearest Neighbour (KNN) to select the relevant cluster of the new instance that is being explained. After finding the relevant cluster, a simple model (i.e., linear model or decision tree) is trained over the selected cluster to generate the explanations. Experimental results on six public (three binary and three multi-class) and six synthetic datasets show the superiority for Deterministic Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (DLIME), where we quantitatively determine the stability and faithfulness of DLIME compared to LIME.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle