個人の傾向を考慮したプロ野球投球データからの反実仮想説明集合の抽出

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2023-03-03
• タイトル: 個人の傾向を考慮したプロ野球投球データからの反実仮想説明集合の抽出
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Extraction of Counterfactual Explanation Sets from Professional Baseball Pitching Data considering Individual Tendency
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 日本大学文理学部情報科学科
• 著者所属: 日本大学文理学部情報科学科
• 著者名: 武藤, 暖; 尾崎, 知伸
• 著者名(英): Ataru, Muto; Tomonobu, Ozaki
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本論文では，プロ野球投球データを対象に，個人にとって受け容れやすくまた実現が容易な反実仮想説明の生成を目指す．具体的には，打席ごとの結果を予測する LSTM モデルを構築し，そこから既存手法を用いて大量の反実仮想説明を生成する．次いで，新たに提案する典型性，実現容易性，適合性，正確性に関する基準を用いて反実仮想説明を順位付けし，少数の説明を選択する手法を提案する．実データを用いた評価の結果，特定のケースにおいて利用者にとって受け入れやすい反実仮想説明の生成が確認され，提案手法が一定の有用性を持つことが確認された．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this paper, from professional baseball pitching data, we propose a method for extracting counterfactual explanations that are acceptable to individuals and easy to realize. Specifically, we construct a LSTM model that predicts the outcome of each at-bat, and generate a large number of counterfactual explanations for each prediction using existing methods. Then, from the generated explanations, we select small number of top ranked ones based on newly proposed criteria for typicality, feasibility, suitability and accuracy. The usefulness of the proposed method was confirmed in the experiments using real datasets, in which, the method succeeded in generating counterfactual explanations that are easily acceptable to users in some certain cases.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11135936
• 書誌情報: 研究報告知能システム（ICS）; 巻 2023-ICS-210, 号 7, p. 1-7, 発行日 2023-03-03
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-885X
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会