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説明可能なExtra Trees
説明可能なExtra Treesは、Extremely Randomized Trees（Extra Trees）アンサンブルアルゴリズムと、事後説明可能性手法（最も一般的にはSHAP値）を組み合わせることで、強力な予測性能と透明性の高い特徴レベルの説明の両方を提供します。これは、古典的なExtra Trees分類器または回帰器を拡張し、あらゆる予測を個々の特徴の寄与に分解できるようにすることで、応用分野や規制分野における説明責任の要求を満たします。
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出典
- Geurts, P., Ernst, D., & Wehenkel, L. (2006). Extremely randomized trees. Machine Learning, 63(1), 3–42. DOI: 10.1007/s10994-006-6226-1 ↗
- Lundberg, S. M., & Lee, S.-I. (2017). A unified approach to interpreting model predictions. Advances in Neural Information Processing Systems, 30. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Extremely Randomized Trees (Extra Trees with Post-Hoc Interpretability). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/explainable-extra-trees
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