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機械学習モデルに対するSHAPに基づく貢献度評価の検証
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235751
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235751d24840f2-2763-4f20-9596-5439b80a7c5d
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z86-4L-05.pdf (856.1 kB)
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2024-03-01 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 機械学習モデルに対するSHAPに基づく貢献度評価の検証 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | ソフトウェア科学・工学 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 明大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 明大 | ||||||||||
| 著者名 |
橋浦, 亮太
× 橋浦, 亮太
× 中野, 直人
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 現代社会ではデータ分析で機械学習を行う機会が増加しており，学習結果の解釈可能性や特徴量選択に向けた評価指標が求められている．その一つに協力ゲーム理論に基づく貢献度の評価方法であるSHAP(SHapley Additive exPlanations)がある.本研究の目的は，SHAPを用いた各特徴量の貢献度が機械学習モデルにおいて妥当に評価されているか確認し，誤った解釈が発生する条件を検証することである．ここでは人工的に学習用のデータを用意し，その生成する関数と機械学習モデルを変更しながら，結果を比較した． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第86回全国大会講演論文集 巻 2024, 号 1, p. 287-288, 発行日 2024-03-01 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
