Erklärung von Anomalien durch Decision Tree Outlier Regressor

Conceitos essenciais

Der Decision Tree Outlier Regressor (DTOR) ist eine Technik zur Erstellung regelbasierter Erklärungen für einzelne Datenpunkte, indem Anomalie-Scores eines Anomalie-Erkennungsmodells geschätzt werden.

Resumo

Der Artikel präsentiert den Decision Tree Outlier Regressor (DTOR), eine neuartige Methode zur Erklärung von Anomalien in Datensätzen.

Zunächst wird die Bedeutung von Anomalieerkennung im Bankensektor und die Notwendigkeit von erklärbarer KI (XAI) in diesem Kontext erläutert. Verschiedene Anomalie-Erkennungsverfahren wie Isolation Forest, One-Class SVM und Gaussian Mixture Models werden vorgestellt.

Der Kern des Beitrags ist die Entwicklung des DTOR-Verfahrens. Dabei wird ein Decision Tree Regressor trainiert, um die von einem Anomalie-Erkennungsmodell generierten Anomalie-Scores zu schätzen. Durch Extraktion des Pfades, den der zu erklärende Datenpunkt im trainierten Entscheidungsbaum nimmt, können interpretierbare Regeln generiert werden.

Die Autoren vergleichen DTOR mit dem Anchors-Verfahren auf mehreren öffentlichen und einem privaten Datensatz. DTOR zeigt dabei eine vergleichbare oder sogar bessere Leistung in Bezug auf Präzision, Abdeckung und Ausführungszeit der Erklärungsregeln.

Estatísticas

"Erklärungen von Anomalien sind für interne Prüfer im Bankensektor von entscheidender Bedeutung, um potenzielle Risiken oder betrügerische Aktivitäten zu identifizieren und anzugehen."
"DTOR schätzt den Anomalie-Score anstelle der binären Ausgabe Anomalie/Nicht-Anomalie. Um diese Ausgabe zu erhalten, wird der gleiche Schwellenwert verwendet, der auch von den Anomalie-Erkennungsmodellen eingesetzt wird."

Citações

"Erklärende Anomalieerkennung ermöglicht es internen Prüfern, die zugrundeliegenden Gründe für Anomalien zu verstehen, was ihre Entscheidungsfindung erleichtert und ihre Fähigkeit verbessert, potenzielle Risiken oder betrügerische Aktivitäten zu identifizieren."
"DTOR erweist sich als einfache, aber effektive Technik zur Adressierung von XAI in Anomalie-Erkennungsmodellen, insbesondere aus der Perspektive einer Regressions-Aufgabe."

Principais Insights Extraídos De

DTOR

by Riccardo Cru... às arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.10903.pdf

Perguntas Mais Profundas

Wie könnte DTOR erweitert werden, um auch Informationen über Korrelationen zwischen Merkmalen in die Erklärungsregeln einzubeziehen?

Um Informationen über Korrelationen zwischen Merkmalen in die Erklärungsregeln einzubeziehen, könnte DTOR durch die Implementierung einer Methode erweitert werden, die die Beziehungen zwischen den Merkmalen berücksichtigt. Eine Möglichkeit wäre, bei der Generierung der Regeln nicht nur die einzelnen Merkmale zu betrachten, sondern auch die Wechselwirkungen zwischen den Merkmalen zu analysieren. Dies könnte durch die Berücksichtigung von Paaren oder Gruppen von Merkmalen in den Regeln erfolgen, um Korrelationen und Interaktionen zwischen den Merkmalen zu erfassen. Durch die Integration von Korrelationsanalysen in den Erklärungsprozess könnte DTOR genauere und umfassendere Regeln generieren, die die Beziehungen zwischen den Merkmalen besser widerspiegeln.

Welche zusätzlichen Metriken könnten entwickelt werden, um die Qualität der Erklärungen aus Sicht der Endnutzer, also der internen Prüfer, besser zu bewerten?

Um die Qualität der Erklärungen aus Sicht der Endnutzer, insbesondere der internen Prüfer, besser zu bewerten, könnten zusätzliche Metriken entwickelt werden, die speziell auf deren Anforderungen zugeschnitten sind. Einige mögliche Metriken könnten sein:

Verständlichkeit der Regeln: Eine Metrik, die bewertet, wie leicht verständlich die generierten Regeln für die internen Prüfer sind. Dies könnte anhand von Kriterien wie Sprache, Komplexität und Klarheit der Regeln gemessen werden.
Relevanz der Erklärungen: Eine Metrik, die die Relevanz der Erklärungen für die spezifischen Anforderungen der internen Prüfer bewertet. Dies könnte beinhalten, ob die Erklärungen tatsächlich zur Identifizierung von Anomalien beitragen und relevante Einblicke liefern.
Konsistenz der Regeln: Eine Metrik, die die Konsistenz der generierten Regeln über verschiedene Datensätze oder Anomalie-Detektionsmodelle hinweg bewertet. Konsistente Regeln können die Vertrauenswürdigkeit und Zuverlässigkeit der Erklärungen erhöhen.
Anwendbarkeit in der Praxis: Eine Metrik, die bewertet, wie gut die Erklärungen in der praktischen Anwendung durch die internen Prüfer umgesetzt werden können. Dies könnte Faktoren wie die Umsetzbarkeit der Regeln und deren Beitrag zur Entscheidungsfindung berücksichtigen.

Inwiefern könnte DTOR auch für überwachte Anomalie-Erkennungsmodelle angewendet werden, um die Interpretierbarkeit weiter zu verbessern?

DTOR könnte auch für überwachte Anomalie-Erkennungsmodelle angewendet werden, um die Interpretierbarkeit weiter zu verbessern, indem es transparente und verständliche Regeln für die Anomalieerkennung liefert. Durch die Anwendung von DTOR auf überwachte Modelle können interne Prüfer und Datenwissenschaftler ein tieferes Verständnis dafür entwickeln, wie das Modell Anomalien identifiziert und welche Merkmale oder Kombinationen von Merkmalen dazu beitragen. Dies kann dazu beitragen, das Vertrauen in die Modellentscheidungen zu stärken und die Nachvollziehbarkeit der Anomalieerkennung zu verbessern. Darüber hinaus könnten durch die Anwendung von DTOR auf überwachte Modelle auch neue Einblicke in die Daten gewonnen werden, die zur Identifizierung von Anomalien beitragen und die Effektivität der Anomalieerkennung insgesamt verbessern.