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公開：2024-09-18

SHAP(Shapley Additive exPlanations)とは？意味をわかりやすく簡単に解説

text: XEXEQ編集部

SHAP(Shapley Additive exPlanations)とは

SHAPは機械学習モデルの予測に対する各特徴量の貢献度を計算するための手法です。SHAPはShapley Additive exPlanationsの略称で、協力ゲーム理論のShapley値に基づいて、特徴量の重要度を算出します。

SHAPは、モデルの予測結果に対する特徴量の影響度を定量的に評価できるため、モデルの解釈性を高めるのに役立ちます。SHAPは、特徴量の重要度をグラフィカルに可視化することも可能で、モデルの予測プロセスをより深く理解することができます。

SHAPは、線形モデルだけでなく、ツリーベースのモデルやディープラーニングモデルなど、様々な機械学習モデルに適用可能です。SHAPは、PythonライブラリのshapをインストールすることでTensorFlowやPyTorchなどの主要なフレームワークで利用できます。

SHAPは、特徴量の重要度を計算する際に、特徴量の組み合わせ方を考慮しています。これにより、特徴量間の相互作用も考慮した上で、各特徴量の貢献度を正確に評価することが可能となります。

SHAPは、機械学習モデルの説明性を向上させるための有力な手法の一つとして注目されています。SHAPを活用することで、モデルの予測根拠をステークホルダーに説明しやすくなり、モデルへの信頼性を高めることができるでしょう。

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