口2023-0135

発表題目	SHAP説明器により抽出したSHAP値の回帰分析およびベイズ最適化への適用
発表者名	永廣 卓哉
発表会名	第46回ケモインフォマティクス討論会
発表日	2023/11/22

概要

予測モデルの解釈性は予測の妥当性などを検討する上で重要であり、様々なモデル解釈技術が提案されている。SHAP(SHapley Additive exPlanations)は、代表的なモデル解釈技術の1つであり、予測モデルの出力への各説明変数の貢献度がSHAP値として近似的に計算される。本研究では、SHAPにより非線形回帰モデルから抽出したSHAP値を説明変数として追加することで、アンダーフィッティングしている回帰モデルの予測精度が向上することを見出した。ただし、予測精度向上効果はSHAP値の抽出に用いる予測モデルに依存し、ツリー系の予測モデルを用いた場合に顕著な精度向上が見られた。また、SHAPを介したベイズ最適化の探索効率を調査した。