检索结果-内蒙古大学图书馆

arXiv 2020年

作者： Barr, Brian Xu, Ke Silva, Claudio Bertini, Enrico Reilly, Robert Bayan Bruss, C. Wittenbach, Jason D. Center for Machine Learning Capital One New YorkNY United States Tandon School of Engineering New York University NY United States Center for Data Science New York University NY United States Card Machine Learning and Technology Capital One PlanoTX United States Center for Machine Learning Capital One Maclean VA United States Center for Machine Learning Capital One CambridgeMA United States

In data science, there is a long history of using synthetic data for method development, feature selection and feature engineering. Our current interest in synthetic data comes from recent work in explainability. Today’s datasets are typically larger and more complex - requiring less interpretable models. In the setting of post hoc explainability, there is no ground truth for explanations. Inspired by recent work in explaining image classifiers that does provide ground truth, we propose a similar solution for tabular data. Using copulas, a concise specification of the desired statistical properties of a dataset, users can build intuition around explainability using controlled data sets and experimentation. The current capabilities are demonstrated on three use cases: one dimensional logistic regression, impact of correlation from informative features, impact of correlation from redundant variables. Copyright © 2020, The Authors. All rights reserved.

关键词： machine learning

来源：评论

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