Permutation ImportanceとSHAPの違い｜特徴量の重要度を測る2つの方法（G検定）

Permutation ImportanceとSHAPの要点

違いを表で確認

どこで迷っているかを切り分ける

具体例で使い分ける

問題文から答えを選ぶ手順

1. 1

   何を説明したいかを決める

   モデル全体でどの特徴量に頼っているかか、1件の予測の理由かを決めます。前者はPermutation Importance、後者はSHAPの出番です。

2. 2

   設問の手がかり語を探す

   シャッフル、並べ替え、スコアの悪化ならPermutation Importance、シャープレイ値、各特徴量への割り当てならSHAPです。

3. 3

   使うデータを確かめる

   Permutation Importanceでは、訓練集合かホールドアウト集合かで意味が変わります。汎化性能への寄与を見るなら、ホールドアウトを使います。

4. 4

   相関する特徴量に注意する

   強く相関する特徴量があると、Permutation Importanceは重要度を小さく報告することがあります。結果を読む前に相関を確認します。

試験での見分け方

• 1Permutation Importanceは、1つの特徴量の値をランダムにシャッフルし、モデルのスコアの悪化を観察して、モデルがその特徴量にどれだけ依存しているかを調べる方法である。
• 2SHAPは、特定の予測に対して各特徴量に重要度の値を割り当てる方法で、値は元のモデルの条件付き期待値関数のシャープレイ値である。
• 3Permutation Importanceは、特徴量そのものの予測力ではなく、特定のモデルにとっての重要度を表す。
• 4Permutation Importanceは、予測だけに基づくので、木に基づくモデルに限らずあらゆるモデルのクラスに使える。
• 5強く相関する特徴量があると、Permutation Importanceは両方の重要度を低く報告することがある。

誤答しやすい選択肢

確認問題

到達チェック

• ✓Permutation ImportanceとSHAPの測り方を、一言ずつで言える
• ✓見る単位（データセットに対するスコアか、1つの予測か）の違いを説明できる
• ✓相関する特徴量があるときの注意を挙げられる
• ✓シラバス2024のモデルの解釈性のキーワードを挙げられる

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