AI用語集

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用語

AIにおけるゲーム理論

人工知能モデルの行動を分析・解釈するためのゲーム理論の原理の応用。特徴量間の相互作用をゲーム内の協力プレイヤーとしてモデル化することを可能にする。

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用語

SHAPフォースプロット

各特徴量が予測をベースライン値からどのように押し上げるか、または押し下げるかを示すインタラクティブな可視化。特定の予測に対する特徴量の加算的貢献をグラフィカルに示す。

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用語

SHAPサマリープロット

特徴量の重要性とデータセット全体にわたる予測への影響を組み合わせたグラフ。最も影響力のある特徴量とそれらと目的変数との関係を迅速に特定することを可能にする。

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用語

SHAP依存性プロット

特定の特徴量が予測に与える影響を示し、他の特徴量との潜在的な相互作用を明らかにする可視化。非線形関係と変数間の依存関係を強調する。

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用語

SHAPウォーターフォールプロット

最終予測に到達するための各特徴量の貢献の漸進的蓄積を示す逐次表現。ベースライン値から始まり、モデルの予測に至るまで各SHAP値を順次追加する。

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用語

期待値

SHAPで使用されるベースライン値または参照値で、特徴量に関する情報がない場合のモデルの平均予測を表す。特徴量の加算的貢献を計算するための出発点として機能する。

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用語

限界値

既存の特徴量のサブセットに特徴量が追加されたときの追加的貢献。SHAP値の計算の核心であり、この尺度は各変数の増分的影響を定量化する。

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用語

特徴量連合

SHAP値の計算において一緒に考慮される特徴量のサブセットで、ゲーム理論におけるプレイヤー連合に類似する。すべての可能な連合の分析は、貢献の公平な配分を保証する。

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用語

説明の加法性

SHAPの基本的特性で、特徴量の寄与の合計にベースライン値を加えると、モデルの予測値と完全に一致することを保証する。数学的一貫性と説明の解釈可能性を確保する。