Identifying intervention strategies from machine learning models with COALA: a counterfactual optimization framework
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Motivation Machine learning (ML) models have become increasingly complex, often functioning as black boxes that limit our understanding of the features contributing to ML predictions. Common explainable AI (XAI) methods such as SHapley Additive exPlanations (SHAP) focus on feature importance but fall short in identifying interactions among features and informing targeted, personalized interventions. Counterfactuals are hypothetical events where specific variables are altered to cause a change in outcome. These causal statements can be applied to AI models to identify actionable interventions for different subjects in a population. Results We propose the framework Counterfactual Optimization for Actionable interpretabiLity in AI (COALA). COALA interprets models by identifying optimal counterfactuals for each subject, which are defined as actionable changes that lead to the most positive change in predicted outcome. When applied to a gradient boosted tree model trained on the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) dataset, COALA identifies different profiles of optimal counterfactuals across subjects. Features that remain constrained were able to predict the optimal counterfactual changes for a subject at 85.4%, revealing specific features that drive what a subject’s optimal counterfactual is. Availability and Implementation Code for COALA implementation, synthetic data, models trained on synthetic data, and code to replicate results and figures are available at https://github.com/brt-solo/COALA . The NHANES 2017–2018 dataset is publicly available from the National Center for Health Statistics (NCHS). The Framingham Heart Study dataset used in this study is a publicly available, Framingham-derived dataset distributed through the Massachusetts Institute of Technology OpenCourseWare (MIT OCW) repository.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,020 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».