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

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1. 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
2. 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
3. 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/)
5. 5 〇〇について入力 入力後に予測
6. 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）
7. 7 提案に従って値を変え （たと仮定）、再度予測
8. 8 予測結果が出力 （問題がないと予測される場合）
9. 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
10. 成果物 • ファイル×1（app.py） 10 streamlit run app.py
11. 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