Tweet
Tweet

Slide 1

Slide 1 text

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

Slide 2

Slide 2 text

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 2

Slide 3

Slide 3 text

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] 3 [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/)

Slide 4

Slide 4 text

4

Slide 5

Slide 5 text

5 〇〇について入力 入力後に予測

Slide 6

Slide 6 text

6 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）

Slide 7

Slide 7 text

7 提案に従って値を変え （たと仮定）、再度予測

Slide 8

Slide 8 text

8 予測結果が出力 （問題がないと予測される場合）

Slide 9

Slide 9 text

9 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

Slide 10

Slide 10 text

成果物 ● ファイル×1（app.py） 10 streamlit run app.py

Slide 11

Slide 11 text

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 11