【G検定】SHAP

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SHAP

SHAP（SHapley Additive exPlanations）は、機械学習モデルの予測を解釈可能にする手法です。この手法は、特に機械学習において予測の理由や根拠を明らかにするのに重要です。SHAPは、ある特定の予測結果に対して、どの特徴量がどのように影響を与えたかを算出し、モデルの動作を理解しやすくすることを目的としています。

具体的には、SHAPは各特徴量の予測に対する寄与度を計算し、それに基づいてモデルの解釈を行います。これにより、機械学習モデルの予測結果がどのようにして生成されたのかを理解することが可能になります。例えば、ある予測モデルが「病気の診断」を行った場合、SHAPを用いることで、どの症状（特徴量）が診断結果にどれだけ影響を与えたかを知ることができます。

SHAPは、モデルの各特徴量の影響を詳細に分析し、予測値への貢献度を数値化します。この値は、その特徴量が予測値をどの程度増減させるかを示します。例えば、予測モデルが「住宅価格」を予測する場合、SHAP値を用いると、地域の犯罪率や学校の質などが住宅価格にどのような影響を与えているかを数値で示すことができます。このようにSHAPは、複雑な機械学習モデルの内部動作を理解しやすくし、より透明で信頼できる予測を実現するために重要なツールです。

また、SHAP値は機械学習モデルの特徴量の重要度を評価するためにも用いられます。これにより、モデルがどの特徴量を重視しているのか、または無視しているのかを把握することができます。この情報は、特徴量の選択やモデルの改善に役立ちます。

SHAPの使用には、Pythonで提供されているshapライブラリを利用します。このライブラリを使用することで、様々な種類のモデル（例えば、決定木や勾配ブースティングモデルなど）に対してSHAP値を計算し、結果を視覚化することが可能です。視覚化には、force_plotやsummary_plotなどの機能が用いられ、これによりモデルの予測に対する各特徴量の影響を直感的に理解することができます。

LIME と SHAP の比較

解釈のアプローチ：
- LIME：局所的な解釈に重点を置き、特定の予測例に対して、どの特徴が予測結果にどのように影響を与えたかを示します。これは摂動に基づくアプローチを採用し、元のデータポイントの周辺でデータを変更し、その影響を観察します。
- SHAP：ゲーム理論に基づくアプローチを採用し、各特徴が予測結果に与える「貢献度」を数値化します。SHAPは全体的なモデル構造を考慮しながら、各特徴の影響を定量的に評価します。
理論的基礎：
- LIME：よりヒューリスティックなアプローチで、特定の予測に注目します。解釈は局所的であり、一般化することは難しい場合があります。
- SHAP：シャープレイ値というゲーム理論の概念に基づいており、特徴の重要度をより一貫性のある方法で分配します。理論的に一貫性があり、全体的な解釈に優れています。
計算の複雑さ：
- LIME：比較的単純なアプローチを採用しているため、計算コストは低い傾向にあります。
- SHAP：より複雑な計算を要する場合が多く、特に多くの特徴を持つモデルでは計算時間が長くなることがあります。
適用性と柔軟性：
- 両手法ともに様々なタイプのデータ（テキスト、画像、表形式データなど）とモデルに適用可能ですが、SHAPは特にモデルの全体的な特徴の重要度を理解するのに適しています。
ユーザビリティ：
- LIME：非技術者にも理解しやすい直感的な結果を提供することが多いです。
- SHAP：より技術的な背景を持つユーザーに向けた、詳細かつ定量的な解析を提供します。