問題 No.524
機械学習モデルの予測結果に対して、「各特徴量がどれだけ予測値に寄与したか」をゲーム理論に基づき公平に算出し、説明可能にする手法はどれか。
【正解の解説】
SHAP
SHAPは、ゲーム理論を用いて予測結果に対して各入力情報がどれだけ貢献したかを公平に配分する手法であり、なぜそのような結果になったかを論理的に説明できます。
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【その他の選択肢の解説】
LIME
LIMEは、複雑なモデルの予測の一部を「単純なモデル」で近似し、特定の予測がどのような理由で行われたかをローカルに説明する手法です。
Permutation Importance
Permutation Importanceは、ある特徴量の値をわざとバラバラに並べ替えて予測性能がどれだけ落ちるかを見ることで、その情報の重要度を測る手法です。
決定木
Decision Treeは、質問を繰り返して条件分岐を行い、最終的な判定に至るモデルですが、それ自体は予測モデルであり、説明手法ではありません。