AI用語集
人工知能の完全辞典
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用語
用語
特徴量相互作用の重要度
個々の効果を超えて、モデルの予測における特徴量間の相互作用の重要度を定量化する指標。
用語
グローバル特徴量重要度
モデルの予測全体における各特徴量の重要度を評価し、グローバルに最も影響力の高い要因を明らかにする指標。
用語
モデルに依存しない解釈
内部構造へのアクセスを必要とせず、どのタイプのモデルでも機能する解釈手法で、最大限の柔軟性を提供する。
用語
グローバルSHAP値
データセット全体のSHAP値を集約し、各特徴量がモデルの予測に与えるグローバルな影響を理解すること。
用語
条件付き依存プロット
他の特徴量の値を条件付けしながら、特定の特徴量とモデルの予測との関係を示す可視化手法。
用語
モデルに依存しない反実仮説説明
入力特徴量が変更された場合にモデルの予測がどのように変化するかを説明するため、仮想的な例を生成する手法。
用語
モデルに依存しないルール抽出
内部構造へのアクセスを必要とせず、ブラックボックスモデルのグローバルな振る舞いから解釈可能なルールを抽出する手法。
用語
グローバル特徴量効果
他のすべての特徴量との相互作用を考慮して、特定の特徴量がモデルの予測に与えるグローバルな効果を分析すること。
用語
モデルに依存しない特徴量重要度
モデルの構造に依存せず、置換や除去などの技術を使用して特徴量の重要度を評価する手法。
用語
グローバルモデル解釈
モデルがデータセット全体で平均的にどのように意思決定を行うかを理解するための、モデルの全体的な動作の分析。
用語
モデルに依存しない部分依存
モデルの構造に依存せず、モデルの予測に対する特定の特徴量の部分依存を計算する手法。
用語
グローバル特徴量相互作用
特徴量間の相互作用がモデルの予測にどのように集団的に影響を与えるかを理解するための、グローバル規模での特徴量相互作用の分析。
用語
モデルに依存しない特徴量効果
モデルの内部構造に依存せず、特定の特徴量がモデルの予測に与える影響を評価する手法。
用語
グローバルモデル説明
特徴量の重要度、その効果、相互作用を含む、モデルのグローバルな動作に関する包括的な説明。
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