専門家ガイド付きのクラス条件付き良さ-適合度スコアによる解釈可能な分類：情報を含む欠測への適用（地震モニタリングへの応用）
arXiv stat.ML / 2026/4/17
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要点
- 本論文は、情報を含む欠測が広く存在する状況での分類、部分的な専門家知識を学習へ統合すること、人が理解し説明できる意思決定ルールの必要性という3つの課題に取り組む。
- 専門家ガイド付きのクラス条件付きモデルを提案し、専門家知識を「観測データ（欠測を含む）」が専門家モデルとどの程度一致しているかを定量化する少数の解釈可能な良さ-適合度特徴量へ変換する。
- これらの良さ-適合度特徴量を、透明性の高い単純な識別器に入力することで、検査しやすく根拠を示せる意思決定ルールを得る。
- この枠組みは、包括的核実験禁止条約（CTBT）の遵守状況評価のために用いられる地震モニタリングに適用され、専門家アナリストの作業負荷を削減するスクリーニング手法として有望であることを示す。
- シミュレーションにより、提案手法（解釈可能で専門家ガイド付き）が、特に学習データが少ない場合に標準的な強力な機械学習分類器を上回る可能性が示される。
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