問題番号: No.1409 (しっかりモード)

深層学習モデルやアンサンブル学習などの複雑なモデルは、高精度である一方で予測の根拠が不透明なブラックボックスになりやすい。この問題に対処するため、協力ゲーム理論における限界貢献度の概念を応用し、ある特定の予測結果に対して「各特徴量がそれぞれどれだけの数値を押し上げたか、または押し下げたか」という貢献度を厳密に計算し、公平に分配して可視化するXAI（説明可能AI）の手法はどれか。