機械学習の大域的・局所的説明の違いとその重要性

DS168：機械学習における大域的(global)な説明（モデル単位の各変数の寄与度など）と局所的(local)な説明（予測するレコード単位の各変数の寄与度など）の違いを理解している

機械学習において、モデルの予測を理解するためには「大域的な説明」と「局所的な説明」の2つの手法が重要です。これらの説明手法を理解することで、モデルの信頼性や予測の根拠を深く把握し、実際のプロジェクトに活かすことができます。難しい用語が出てくるかもしれませんが、わかりやすく解説しますので、ぜひ最後までお付き合いください。

大域的な説明

大域的な説明は、モデル全体の動作や各特徴量の重要度を理解するための手法です。この手法は、モデルがどのように動作しているかを全体的に把握するのに役立ちます。たとえば、線形回帰モデルでは、各特徴量の係数が予測に対する寄与度を示します。ここでの特徴量とは、モデルが予測を行う際に使用するデータの要素を指します。

具体的な例としては、SHAP値（Shapley Additive Explanations）があります。これは、非線形モデルにおいて、各特徴量の影響度を把握するために使用される方法です。SHAP値を用いることで、モデル全体の理解を助け、どの特徴が予測に強い影響を与えているのかを明確に示すことができます。例えば、クレジットスコアリングモデルにおいて、どの要因がスコアに寄与しているのかを理解することで、リスク管理や戦略的な意思決定に役立てることができます。

局所的な説明

局所的な説明は、特定の予測結果に対する各特徴量の影響を分析する手法です。この手法は、個別の予測に対してどのようにモデルが判断を下したのかを理解するのに役立ちます。具体的には、LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）やSHAPを用いて、特定の入力データに基づく予測の理由を分析します。LIMEは、局所的な線形モデルを利用して、特定のデータポイントの周辺でモデルの動作を近似します。これにより、モデルの透明性を高め、ユーザーがどのようにしてその予測に至ったのかを理解する助けになります。

局所的な説明の重要性は、特定の予測結果の根拠を明確にすることにあります。これにより、モデルの信頼性が高まり、ユーザーや関係者とのコミュニケーションが円滑になります。たとえば、医療診断モデルにおいて、特定の患者に対する診断結果を示す際に、どの症状や検査結果が予測に寄与したのかを説明できることは、医師と患者の信頼関係を築くうえで非常に重要です。

まとめ

大域的な説明と局所的な説明は、機械学習モデルの理解を深めるために必要不可欠です。これらの手法を効果的に利用することで、モデルの透明性を高め、予測の根拠を明確にし、ビジネス上の意思決定をサポートできます。機械学習を活用するすべての人にとって、これらの知識は役立つはずです。大域的な説明によって全体像を把握し、局所的な説明によって具体的な事例を掘り下げることで、より豊かな理解を得られることでしょう。