問題 No.1363
機械学習モデルの予測根拠を説明する手法であるLIMEは、ブラックボックスなモデルそのものを直接説明するのではなく、特定の予測対象データの周辺における挙動のみを説明しようとする。このとき、予測対象データの近傍で局所的にどのような数理的モデルを構築して近似を行うか。
【正解の解説】
線形モデル
LIMEは、ブラックボックスなモデルが特定のデータでどのような判定をしているかを知るために、その周辺で単純な「線形モデル」をあてはめて説明しようとする手法です。
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【その他の選択肢の解説】
決定木モデル
決定木モデルは複雑な関係を表現できますが、LIMEの目的は「局所的に理解しやすいモデル」で近似することにあり、通常は線形モデルが用いられます。
ディープラーニングモデル
ディープラーニングモデルは説明対象である「ブラックボックス」側です。説明のために再度複雑なモデルを使うことは避けられます。
ガウス混合モデル
ガウス混合モデルはデータの分布を表現する手法であり、予測の局所的な根拠を説明する手法としては一般的ではありません。