Neue Methode für kontrafaktische Erklärungen ohne Trainingsdaten

In den letzten Jahren hat maschinelles Lernen (ML) in verschiedenen Bereichen an Popularität gewonnen und bietet starke Werkzeuge für datengestützte Entscheidungen. Allerdings können viele ML-Methoden knifflig zu verstehen sein. Wenn diese Systeme wichtige Entscheidungen treffen, wie zum Beispiel ob ein Kredit genehmigt oder ein Konferenzpapier akzeptiert wird, wollen die betroffenen Personen oft wissen, welche Faktoren die Entscheidung beeinflusst haben. Dieses Bedürfnis nach Klarheit hat zu einem Interesse an sogenannten kontrafaktischen Erklärungen (CFEs) geführt.

CFEs helfen, Entscheidungen von komplexen ML-Modellen zu erklären, indem sie Alternativen vorschlagen. Zum Beispiel, wenn jemandem der Kreditantrag abgelehnt wird, könnte eine Cfe angeben, wie viel mehr Einkommen benötigt wird, um genehmigt zu werden. Diese Fähigkeit, Entscheidungen anhand von Verständnis zu ändern, kann sehr hilfreich sein, besonders wenn die Entscheidung ein kompliziertes Modell betrifft, das schwer zu interpretieren ist.

#Das Problem

Die meisten aktuellen Methoden zur Generierung von CFEs benötigen Zugriff auf die Daten, die zum Trainieren des Modells verwendet wurden. Sie haben Schwierigkeiten, wenn es um Zeitreihendaten geht, also Daten, die über die Zeit gesammelt werden, wie Aktienkurse oder Wetterdaten. Ausserdem hängen diese Methoden oft davon ab, dass eine grosse Menge an Trainingsdaten vorhanden ist, was nicht immer der Fall ist. Das kann eine Herausforderung für diejenigen sein, die Entscheidungen in realen Szenarien erklären müssen.

Viele Menschen wollen eine Methode, die CFEs generieren kann, ohne auf die ursprünglichen Trainingsdaten zugreifen zu müssen. Das ist wichtig, um die Privatsphäre und andere Bedenken zu wahren.

#Unser Ansatz

In diesem Papier präsentieren wir eine neue Methode, die Verstärkungslernen (RL) verwendet, um CFEs zu erstellen, ohne auf Trainingsdaten angewiesen zu sein. Diese Methode kann sowohl mit statischen Daten, die sich nicht über die Zeit ändern, als auch mit multivariaten Zeitreihendaten arbeiten, die Änderungen über mehrere Variablen beinhalten. Unsere Methode ist flexibel; sie erlaubt den Nutzern, anzugeben, welche Aspekte ihrer Daten sie gerne ändern würden und wie diese Änderungen miteinander in Beziehung stehen könnten.

Wir glauben, dass unser neuer Ansatz den Nutzern helfen kann, nützliche CFEs zu generieren, selbst wenn sie keinen Zugang zu den ursprünglichen Trainingsdaten haben. Wir zeigen, wie unsere Methode im Vergleich zu mehreren bestehenden Methoden abschneidet und demonstrieren, dass sie CFEs produziert, die weniger Änderungen erfordern, um effektiv zu sein, was hilft, diese Änderungen überschaubarer zu machen.

#Wie CFEs funktionieren

Um CFEs klarer zu verstehen, betrachten wir ein praktisches Beispiel. Angenommen, jemand hat einen Antrag auf eine Hypothek gestellt und der Antrag wird abgelehnt. In einem typischen Szenario könnte die Person sich fragen: "Was hätte ich anders machen können?" Wenn ein menschlicher Prüfer die Entscheidung getroffen hat, könnte er Feedback zu den Gründen für die Ablehnung geben. Bei einem komplexen ML-Modell, das die Entscheidungen trifft, wird dieser Argumentationsprozess jedoch schwierig.

Eine CFE könnte die Situation des Antragstellers nehmen und eine modifizierte Version bereitstellen, die einen Weg vorschlägt, um ein anderes Ergebnis zu erzielen. Zum Beispiel könnte sie vorschlagen, das Einkommen um einen bestimmten Betrag zu erhöhen oder andere Faktoren zu ändern, wie die Art der gekauften Immobilie.

Dieser Prozess hilft nicht nur der Person, zu verstehen, wie sie ihre Chancen in Zukunft verbessern könnte, sondern eröffnet auch Diskussionen über Fairness bei der Entscheidungsfindung. Wenn die CFE vorschlägt, dass die Änderung eines Merkmals, wie eines Namens, zu einem anderen Ergebnis führen würde, könnte das Vorurteile innerhalb des Modells offenbaren.

#Die Herausforderung der Zeitreihendaten

Obwohl CFEs nützlich sind, ist es komplexer, sie für Zeitreihendaten zu generieren. Zeitreihendaten beinhalten Messungen, die in Intervallen vorgenommen werden, was zusätzliche Schwierigkeiten bei der Analyse der Beziehungen zwischen den Datenpunkten mit sich bringt. Darüber hinaus können viele bestehende Methoden Zeitreihendaten nicht gut verarbeiten, hauptsächlich weil sie auf den Zugang zu Trainingsdatensätzen angewiesen sind.

Unsere Forschung zielt darauf ab, diese Lücke zu schliessen, indem wir eine Methode bereitstellen, die ohne diese Daten arbeitet. Wir glauben, dass dies zu besseren Ergebnissen in verschiedenen realen Szenarien führen kann, in denen Informationen begrenzt sind.

#Unsere vorgeschlagene Methode

Wir stellen einen RL-basierten Ansatz zur Generierung von CFEs vor, der sowohl für statische als auch für Zeitreihendaten funktioniert. Der RL-Rahmen ermöglicht es uns, systematisch mit dem prädiktiven Modell zu interagieren, um effektive kontrafaktische Erklärungen zu finden. So funktioniert es:

1. Erste Einrichtung: Der Nutzer gibt einen Input an, der möglicherweise sein Datenpunkt ist. Unsere Methode beginnt von diesem Input.

2. Zustand und Aktion: In einem RL-Setup definieren wir Zustände und Aktionen. Jeder Zustand repräsentiert die aktuelle Version der Eingabedaten, während jede Aktion eine kleine Änderung an diesen Daten darstellt.

3. Belohnungen: Die Methode wird durch ein Belohnungssystem geleitet, das die Effektivität der vorgeschlagenen Änderungen bewertet. Durch die Maximierung dieser Belohnungen können wir CFEs generieren, die nützliche Einblicke bieten.

4. Merkmalspräferenzen: Wir erlauben den Nutzern, anzugeben, welche Datenmerkmale sie ändern möchten, sowie eventuelle Beziehungen zwischen den Merkmalen anzugeben. Diese Anpassung sorgt dafür, dass die CFEs für die spezifische Situation des Nutzers relevanter sind.

5. Keine Trainingsdaten erforderlich: Unsere Methode kann CFEs generieren, ohne Zugriff auf irgendwelche Trainingsdatensätze zu benötigen, was sie geeignet für Szenarien macht, in denen die Datensicherheit ein Anliegen ist.

#Tests und Ergebnisse

Wir haben mehrere Experimente durchgeführt, um die Effektivität unserer Methode im Vergleich zu vier bestehenden CFE-Methoden zu bewerten. Wir verwendeten acht reale Datensätze, die verschiedene Szenarien widerspiegeln, darunter Lebenserwartung, Herzschläge und Sportdaten. Unsere Experimente zielen darauf ab, zu vergleichen, wie gut unsere Methode CFEs in Bezug auf Nähe (wie nah die generierte CFE am ursprünglichen Input ist) und Sparsamkeit (wie viele Merkmale verändert werden) generieren kann.

#Experimentelle Einrichtung

Wir testeten unsere Methode mit fünf prädiktiven Modellen, darunter LSTM-Neuronale Netze und K-nächste Nachbarn. Jedes Modell wurde über alle Datensätze hinweg bewertet, und wir massen:

• Erfolgsquote: Wie oft die Methode erfolgreich eine gültige CFE generierte.
• Gültigkeitsquote: Diese zeigt an, ob die produzierten CFEs gültig sind.
• Plauabilitätsquote: Dies spiegelt wider, wie realistisch die generierten CFEs sind.
• Nähe: Dies misst, wie viel Veränderung erforderlich ist, um die CFE zu erreichen.
• Sparsamkeit: Dies zeigt an, wie viele Merkmale im ursprünglichen Input angepasst werden müssen.

#Ergebnisse

Unsere Ergebnisse zeigten, dass unsere vorgeschlagene Methode in Bezug auf Nähe und Sparsamkeit durchgehend besser abschnitt als die bestehenden Methoden. Selbst ohne Zugriff auf Trainingsdaten erzeugte unsere Methode CFEs, die erheblich weniger Anpassungen erforderten, wodurch sie einfacher umsetzbar wurden.

Zum Beispiel erzielte unsere Methode eine höhere Erfolgsquote bei der Generierung gültiger CFEs im Vergleich zu anderen. In Tests mit komplexen Datensätzen erwies sie sich als effektiver in der Erstellung plausibler Alternativen für die Daten, die es den Nutzern ermöglichten zu verstehen, wie kleine Änderungen zu unterschiedlichen Ergebnissen führen könnten.

#Qualitative Beispiele

Um die Effektivität unserer Methode zu veranschaulichen, haben wir mehrere qualitative Beispiele mit interpretierbaren Modellen bereitgestellt. Zum Beispiel generierte unsere Methode CFEs für bestimmte Länder in einem Datensatz zur Lebenserwartung, indem sie relevante Merkmale wie Einkommen oder Gesundheitsdienste änderte. Diese Beispiele verdeutlichten, wie kleine Änderungen zu verbesserten Vorhersagen führen könnten und zeigten die Stärken unseres Ansatzes in praktischen Kontexten.

#Fazit

Zusammenfassend haben wir eine neue Methode zur Generierung von kontrafaktischen Erklärungen vorgestellt, die keine Trainingsdaten erfordert. Diese Flexibilität macht sie zu einem wertvollen Werkzeug für verschiedene Anwendungen, insbesondere in sensiblen Bereichen, in denen Datenschutz wichtig ist.

Unsere Experimente demonstrieren, dass dieser Ansatz nützliche CFEs erzeugen kann, die das Verständnis komplexer Entscheidungsprozesse vereinfachen. Wir glauben, dass unsere Arbeit die Grundlage für zukünftige Forschung legt, um die Methoden zur kontrafaktischen Erklärung zu verbessern, möglicherweise durch die Einbeziehung fortschrittlicherer Techniken.

#Zukünftige Arbeit

Blickt man nach vorn, sind wir daran interessiert, ausgefeiltere RL-Algorithmen zu erkunden, die die Leistung unserer Methode weiter verfeinern könnten. Darüber hinaus sehen wir Verbesserungspotenzial in der Handhabung der Datenstandardisierung und freuen uns über die Möglichkeit, alternative Ansätze zur Generierung von CFEs ohne Trainingsdatensätze zu untersuchen.

Indem wir uns auf diese Bereiche konzentrieren, hoffen wir, zu einem wachsenden Verständnis beizutragen, wie man maschinelles Lernen verständlicher machen kann, was letztlich zu faireren und transparenteren Entscheidungsprozessen führt.