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AI用語集

人工知能の完全辞典

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カテゴリ
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用語
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局所的説明可能性

特定の観測値に対してモデルの予測を説明することを目的とする解釈レベル。この特定のケースにおいて各特徴量の影響を分離する。

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大域的説明可能性

データセット全体にわたって局所的説明を集約し、モデルの全般的な動作と特徴量の平均的な重要性を理解する解釈レベル。

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基本値

SHAPでは、トレーニングセット全体におけるモデルの平均予測値。特徴量の貢献が加算されて最終予測を得るための出発点として機能する。

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加法性

SHAPの基本特性。すべての特徴量のSHAP値の合計に基本値を加えると、観測値に対するモデルの予測と完全に一致することを保証する。

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効率性

シャープレー値の公理。すべての特徴量の貢献度を合計すると、モデルの予測と基本値との差に等しくなることを規定する。

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対称性

シャープレー値の公理。すべての可能な連合に対して同じように貢献する2つの特徴量が同じ重要度の値を受け取ることを保証する。

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ダミー

シャープレー値の公理。どの連合にも限界貢献をしない特徴量がゼロの重要度の値を割り当てられることを保証する。

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相互作用値

特徴量のペア間の相互作用効果を定量化するSHAP値の拡張。それらの組み合わせた影響が個々の影響の合計とどのように異なるかを測定する。

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