13-⑤[AI][Kaggle][python]Kaggle入門(機械学習の説明可能性 5.最終回 SHAP値の高度な使用法)
> Source: Zenn_Python
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// Problem
特徴量重要度や部分依存プロットのみでは、モデルが「どのように」予測に影響を与えているか、あるいは特徴量間の相互作用が予測にどう作用しているかといった詳細な挙動を把握できない。
// Approach
SHAP値を集約して可視化するサマリープロットと依存プロットを用いる。これにより、特徴量の寄与度の分布や、他の変数との相互作用による予測値の変化を視覚的に特定する。
// Result
SHAP値の集約的な可視化により、単一の指標では見落としがちな外れ値の影響や、複雑な非線形関係、特徴量間の相互作用を詳細に分析することが可能となる。
Senior Engineer Insight
> 重要度の数値だけでなく、影響の「分布」と「相互作用」を可視化することは、モデルのデバッグや信頼性構築において不可欠なプロセスである。