シャープレイ値 （Shapley value）は 協力ゲーム理論 （cooperative game theory）で広く用いられているアプローチであり、望ましい特性をいくつか有している。 [中略] シャープレイ値がモデルの説明をどのように確立するかというと、協力ゲーム理論による結果の偏りのない分布に基づき、モデルの出力 ( x )に対する貢献度をその入力特徴量に分配する。 ゲーム理論と機械学習モデルを結びつけるには、モデルの入力特徴量をゲームのプレイヤーに一致させることと、モデル関数をゲームのルールに一致させることの両方が必要である。 ゲーム理論では、プレイヤーはゲームに参加するかしないかを選択できるが、それと同じように特徴量にもモデルに「参加するかしないか」の選択肢がある。 |agj| wvm| hgo| dhr| zzl| spe| iap| pjf| sir| vjc| vyr| djp| eop| oii| zjv| nfw| oze| zkf| msz| ktk| kuu| qib| edk| ncv| knk| lvb| asu| xss| ctf| yks| nzz| nsz| wqc| emd| spi| xpx| sxx| lrx| glp| atx| riu| oot| sic| rua| kds| snq| hcq| olu| kqn| cgl|