Core Concepts
가우시안 프로세스 회귀 모델의 예측 결과를 각 입력 특성에 대한 기여도로 분해할 수 있으며, 이러한 기여도 또한 가우시안 프로세스를 따르는 것을 보여준다.
Abstract
이 논문은 가우시안 프로세스 회귀(GPR) 모델에서 특성 기여도 분석 방법을 연구한다.
- 통합 경사도(Integrated Gradients) 방법을 사용하여 GPR 모델의 특성 기여도를 계산할 수 있음을 보였다.
- GPR 모델의 특성 기여도 또한 가우시안 프로세스를 따르는 것을 이론적으로 증명하였다. 이를 통해 특성 기여도의 불확실성을 정량화할 수 있다.
- 일반적인 GPR 모델뿐만 아니라 제곱지수 커널(SE) 및 자동 관련성 검출 제곱지수 커널(ARD-SE)을 사용한 GPR 모델, 그리고 랜덤 특성 GPR 모델에 대해 특성 기여도의 해석적 표현을 도출하였다.
- 실험을 통해 제안한 방법의 유용성과 기존 근사 방법과의 성능 차이를 확인하였다.
Stats
예측 모델 F(x)와 기준점 ̃x 사이의 차이는 각 입력 특성의 기여도 합으로 표현할 수 있다.
가우시안 프로세스 회귀 모델의 특성 기여도 분산은 입력 특성과 기준점의 거리에 따라 달라진다.
제곱지수 커널 및 자동 관련성 검출 제곱지수 커널을 사용한 GPR 모델의 특성 기여도에 대한 해석적 표현을 도출하였다.
Quotes
"가우시안 프로세스 회귀는 복잡한 기계 학습 방법에 대한 통찰을 제공하는 방법을 개발하려는 설명 가능한 인공 지능(XAI) 분야의 일부이다."
"본 연구에서는 가우시안 프로세스 회귀 모델의 특성 기여도 분석을 탐구한다."