【解説PDF】SHAPを用いた機械学習モデルの解釈 —協力ゲーム理論におけるShapley値の活用
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このPDFでは、SHAP（Shapley Additive Explanations）と呼ばれる技術についてその原理を解説します。pythonなどを用いた実践的な話題はすでにわかりやすい資料がたくさん存在するため、これらをメインに扱うのではなく、その原理について一から解説していくこととします。また、証明などについては一部省略しました。
概要
1つの協力ゲームに対し1つの準配分を対応させるような解であるShapley値を、機械学習に応用することでモデルのどのパラメータがどのように貢献しているのかを解釈することができるSHAPについて解説します。 主に取り扱う論文は、以下の3つです。 ・A Unified Approach to Interpreting Model Predictions ・Consistent Individualized Feature Attribution for Tree Ensembles ・“Why Should I Trust You?” Explaining the Predictions of Any Classifier
詳細
・ページ数：26 ・ファイルサイズ：631 KB ・形式：PDF
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