论布尔分类器的计算可解释性
人工智能
2021-09-08 v2
摘要
在本文中，我们研究布尔分类器的计算可解释性，其特征是能够以多项式时间回答 XAI 查询。所考虑的分类器包括决策树、DNF 公式、决策列表、决策规则、树集成与布尔神经网络。利用 9 个 XAI 查询（包含解释查询与验证查询），我们展示了分类器族之间存在巨大的可解释性鸿沟。一方面，全部 9 个 XAI 查询对决策树均为易处理的。另一方面，对 DNF 公式、决策列表、随机森林、提升决策树、布尔多层感知机与二值化神经网络，它们均无一易处理。
引用
@article{arxiv.2104.06172,
title = {On the Computational Intelligibility of Boolean Classifiers},
author = {Gilles Audemard and Steve Bellart and Louenas Bounia and Frédéric Koriche and Jean-Marie Lagniez and Pierre Marquis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.06172},
year = {2021}
}