問題 No.1344
ブラックボックス化しやすい機械学習モデルの予測根拠を説明する技術において、各特徴量が予測値に対してどれだけ貢献したかを算出する手法がある。この手法は、すべての特徴量の組み合わせパターンを考慮し、特定の特徴量が加わることで生じる予測値の限界的な増加分を平均化して求めるが、この背景にあるゲーム理論の数学的概念はどれか。
【正解の解説】
シャープレイ値
シャープレイ値は、協力ゲーム理論から生まれた考え方です。複数の要素が成果に貢献したとき、それぞれの貢献度を数学的に公平に分け合うために用いられます。
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【その他の選択肢の解説】
マハラノビス距離
マハラノビス距離は、データ間の距離を測る指標です。データのばらつき（相関）を考慮して、平均からどれだけ離れているかを測定します。
カルバック・ライブラー情報量
カルバック・ライブラー情報量は、二つの確率分布がどれくらい似ているか、あるいはどれくらい離れているかを測るための指標です。
コサイン類似度
コサイン類似度は、二つのベクトルがどれくらい同じ方向を向いているかを示す指標です。言葉の近さなどを比較する際によく使われます。