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説明可能なランダムフォレスト
説明可能なランダムフォレスト（XRF）は、Breimanのランダムフォレストアンサンブルの予測能力と、モデルの決定を透明かつ監査可能にするための体系的な事後帰属手法（主にSHAP値と平均不純度減少重要度）を組み合わせたものです。高い精度と人間が解釈可能な特徴量寄与の両方を提供し、規制当局、ドメイン専門家、学術レビュー担当者の要求を満たします。
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出典
- Lundberg, S. M., & Lee, S.-I. (2017). A unified approach to interpreting model predictions. Advances in Neural Information Processing Systems, 30, 4765–4774. link ↗
- Breiman, L. (2001). Random Forests. Machine Learning, 45, 5–32. DOI: 10.1023/A:1010933404324 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Random Forest (Interpretable Ensemble with Feature Attribution). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/explainable-random-forest
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