해석 가능성에서 추론까지: 보편적 근사기의 추정 프레임워크
📝 원문 정보
- Title: From interpretability to inference: an estimation framework for universal approximators
- ArXiv ID: 1903.04209
- 발행일: 2024-12-06
- 저자: Andreas Joseph
📝 초록 (Abstract)
우리는 보편적 근사기의 넓은 범주에서 추정과 추론을 위한 새로운 프레임워크를 제시합니다. 추정은 모델 예측값을 Shapley 값으로 분해하는 것을 기반으로 합니다. 추론은 개별 Shapley 구성 요소의 편향 및 분산 특성을 분석함으로써 이루어집니다. 우리는 Shapley 값 추정이 점근적으로 편향되지 않음을 보여주며, 잡음만 있는 데이터에서 진짜 데이터 생성 과정을 파악하기 위한 도구로 Shapley 회귀를 소개합니다. 모델이 매개변수에 대해 선형일 경우, 잘 알려진 선형 회귀의 경우에는 이 프레임워크의 특별한 사례입니다. 우리는 이 연구에서 이질적인 처리 효과 추정을 안내 예제로 하여 이론적, 수치적, 실증적 결과를 제시합니다.💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)
This paper proposes a novel framework for estimation and inference using universal approximators, which are models that can approximate any function within certain constraints. The authors introduce Shapley value decomposition as the core technique to understand model predictions better. By breaking down model predictions into individual contributions from each feature (Shapley values), they provide a method to analyze how these components contribute to the overall prediction.The framework addresses significant challenges in interpreting and inferring from complex machine learning models, particularly focusing on isolating true data patterns amidst noise. Shapley value decomposition allows for an unbiased estimation of each feature’s contribution as the sample size grows large (asymptotic unbiasedness). This is crucial for understanding the underlying mechanisms that generate the observed data.
The authors present theoretical underpinnings, numerical simulations, and empirical evidence to support their framework. They also introduce Shapley regressions as a tool to uncover true patterns from noisy datasets, which can be particularly useful in fields such as finance or medicine where accurate inference is critical for decision-making processes.