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反実仮想説明法を活用した
ウェブアプリケーションのMVP開発
（PyCon JP 2022 Developer & Community Sprint）
桂川大輝
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テーマ：反実仮想説明法を活用したウェブアプリケーションのMVP開発
● 背景：二値分類による予測に加えて反実仮想説明の提示をしたい
● 動機：ユーザーへの提示方法（UI）の検討をしたい
● 目標：ウェブアプリケーションのMVPの開発（叩き台）
● 今後：叩き台に基づきユーザーへの提示方法の検討など
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技術選定
● 機械学習モデル：ロジスティック回帰
（scikit-learn[1]よりlinear_model.LogisticRegression）
● 反実仮想説明法：DiCE[2]
● データセット：自前で生成
● ウェブアプリケーションフレームワーク：Streamlit[3]
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[1]scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 1.1.1 documentation(https://scikit-learn.org/stable/)
[2]Diverse Counterfactual Explanations (DiCE) for ML — DiCE 0.8 documentation(http://interpret.ml/DiCE/)
[3]Streamlit • The fastest way to build and share data apps(https://streamlit.io/)
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〇〇について入力
入力後に予測
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反実仮想説明法に基づく
状態を覆すための提案
予測結果が出力
（問題があると予測される場合）
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提案に従って値を変え
（たと仮定）、再度予測
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予測結果が出力
（問題がないと予測される場合）
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反実仮想説明法を活用したウェブアプリケーションの叩き台が完成
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成果物
● ファイル×1（app.py）
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streamlit run app.py
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今後の展望
● リファクタリング（ある程度は済）
● 叩き台に基づきユーザーへの提示方法の検討
● 現実のデータセットの利用
● 他者からのフィードバック
● サーベイ
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