AI用語集
人工知能の完全辞典
サロゲートの忠実度
与えられたデータセット上で、サロゲートモデルが元の複雑なモデルの予測をどの程度忠実に再現しているかを評価する指標。高い忠実度は、サロゲートの解釈が基礎となるモデルの動作を正確に反映していることを保証するために不可欠である。
大域的サロゲートモデル
複雑なモデルの全体的な傾向と大域的な関係を捉えるために、データセット全体で学習されたサロゲートモデル。モデルの動作の全体像を提供するが、重要な局所的なニュアンスが欠落する可能性がある。
局所的サロゲートモデル
複雑なモデルの局所的な動作を説明するために、特定の予測の周囲の限定された近傍で学習されたサロゲートモデル。このアプローチは、特徴空間の特定の領域に特有の微細な変動や相互作用を捉える。
解釈可能性の損失
サロゲートモデルの複雑さと、元のモデルの動作を正確に捉える能力との間の避けられないトレードオフ。モデルが単純すぎると重要な情報を失うリスクがあり、逆に複雑すぎると解釈可能な性質を失う。
サロゲート決定木
決定木構造を使用して複雑なモデルの動作を近似し、直感的な視覚的解釈を提供するサロゲートモデル。生成された決定ルールにより、元のモデルにおける重要な閾値や相互作用を容易に理解できる。
サロゲート線形回帰
複雑な非線形モデルの動作を局所的に近似するために、線形回帰に基づいたサロゲートモデル。回帰係数は、予測における各特徴の重要度と影響を直接測定する指標を提供する。
摂動近傍
サロゲートモデルを学習させるための局所的なデータセットを作成するために、特定のインスタンスを摂動させて生成されたサンプルの集合。摂動のサイズと戦略は、得られる局所的解釈の品質に直接影響を与える。
近傍重み
局所的サロゲートモデルの学習時に、対象インスタンスからの距離に基づいて摂動サンプルに割り当てられる係数。これらの重みにより、サロゲートモデルが関連する領域における複雑なモデルの動作に集中することが保証される。
グローバル感度分析
複雑なモデルの予測に対する各特徴量のグローバルな影響を評価するために、グローバルサロゲートモデルを使用します。このアプローチは、データセット全体のスケールで最も影響力のある変数を特定します。
サロゲートR²指標
元のモデルの予測に対する説明された分散の割合を測定することで、サロゲートモデルの忠実度を定量化するために使用される決定係数です。R²が1に近い値は、複雑なモデルの挙動が優れて近似されていることを示します。