Explainable artificial intelligence through graph theory by generalized social network analysis-based classifier
Notice bibliographique
Résumé
We propose a new type of supervised visual machine learning classifier, GSNAc, based on graph theory and social network analysis techniques. In a previous study, we employed social network analysis techniques and introduced a novel classification model (called Social Network Analysis-based Classifier-SNAc) which efficiently works with time-series numerical datasets. In this study, we have extended SNAc to work with any type of tabular data by showing its classification efficiency on a broader collection of datasets that may contain numerical and categorical features. This version of GSNAc simply works by transforming traditional tabular data into a network where samples of the tabular dataset are represented as nodes and similarities between the samples are reflected as edges connecting the corresponding nodes. The raw network graph is further simplified and enriched by its edge space to extract a visualizable 'graph classifier model-GCM'. The concept of the GSNAc classification model relies on the study of node similarities over network graphs. In the prediction step, the GSNAc model maps test nodes into GCM, and evaluates their average similarity to classes by employing vectorial and topological metrics. The novel side of this research lies in transforming multidimensional data into a 2D visualizable domain. This is realized by converting a conventional dataset into a network of 'samples' and predicting classes after a careful and detailed network analysis. We exhibit the classification performance of GSNAc as an effective classifier by comparing it with several well-established machine learning classifiers using some popular benchmark datasets. GSNAc has demonstrated superior or comparable performance compared to other classifiers. Additionally, it introduces a visually comprehensible process for the benefit of end-users. As a result, the spin-off contribution of GSNAc lies in the interpretability of the prediction task since the process is human-comprehensible; and it is highly visual.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».