CFXplorer カウンターファクチュアル説明生成Pythonパッケージ

CFXplorer カウンターファクチュアル説明生成Pythonパッケージ

木構造ベースのアルゴリズムのための対事実的な説明を生成するためのPythonパッケージの紹介

機械学習モデルの解釈可能性の重要性は、現実のシナリオでの適用が増えるにつれて増しています。モデルがどのように意思決定を行うかを理解することは、モデルの利用者だけでなく、モデルの意思決定に影響を受ける人々にも利益をもたらします。この問題に対処するために対事実的な説明が開発されており、これにより個人は元のデータを変更することで望ましい結果を達成する方法を理解することができます。短期的には、対事実的な説明は機械学習モデルの意思決定に影響を受ける人々に具体的な提案を示す可能性があります。例えば、融資申請が却下された人は、今回承認されるために何ができるかを知ることができ、次回の申請の改善に役立つでしょう。

Lucicら[1]は、木構造ベースの機械学習モデルのすべてのインスタンスに対して元のデータに対する最適な距離対事実的な説明を生成するためにFOCUSを提案しました。

CFXplorerは、与えられたモデルとデータに対してFOCUSアルゴリズムを使用して対事実的な説明を生成するPythonパッケージです。この記事では、CFXplorerを使用して対事実的な説明を生成する方法を紹介し、デモンストレーションします。

リンク

GitHubリポジトリ: https://github.com/kyosek/CFXplorer

• 「ArgoCDを使用して、マルチ環境でのイメージプロモーションの課題を解決する」
• 「失敗、試行、そして成功：負の二項分布の解説」
• 「コンシューマハードウェア上でPythonコーディングのためにLlama2を微調整する方法」

ドキュメント: https://cfxplorer.readthedocs.io/en/latest/?badge=latest

PyPI: https://pypi.org/project/CFXplorer/

目次

1. FOCUSアルゴリズム
2. CFXplorerの例
3. 制限事項
4. 結論
5. 参考文献

1. FOCUSアルゴリズム

このセクションでは、FOCUSアルゴリズムについて簡単に紹介します。

対事実的な説明の生成は、既存のいくつかの手法によって取り組まれてきた問題です。Wachter、Mittelstadt、およびRussell [2]は、この問題を最適化フレームワークに定式化しましたが、この…

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