ЛЮКИ: местное понимание ковариативной значимости при оценке условной плотности

arXiv: 261 030 57040v1 Тип уведомления: перекрестное резюме: вычислительная переменная важность (VI) имеет решающее значение для понимания моделей машинного обучения. Местные метрики, основанные на переменной VI, предлагают простой и вместе с тем мощный подход, измеряя, насколько сильно меняется выход модели при искажении ее входных данных. Однако существующие стратегии борьбы часто игнорируют зависимость от характеристик или учитывают ее только путем ограниченных приближений. Вмешательство в какую-либо особенность без полного учета этой зависимости может привести к нереалистичным контрфактам, что позволит оценить модель в регионах, которые не поддерживаются наблюдаемым распределением данных. Мы устраняем этот пробел путем введения новой модели агностической местной системы оценки и измерения VI - местного понимания ковариативной значимости с условной оценкой плотности (ЗИЗКИ). С учетом остальных наблюдаемых особенностей ЛЮКИ представляет интерес с использованием вероятных значений, полученных в результате полного условного распределения. Мы установим теоретические связи между ЛЮКИД и существующимиi