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説明可能な投票アンサンブル
説明可能な投票アンサンブル（Explainable Voting Ensemble）は、複数の多様なベースモデルからの予測を多数決（ハード投票）または平均確率（ソフト投票）によって組み合わせ、その後、事後（post-hoc）または事前（ante-hoc）のXAI（説明可能なAI）技術（SHAP値、LIME、またはパーミュテーション重要度など）を適用して、結合モデルの決定に対する特徴レベルの説明を生成します。その目的は、アンサンブル集約による精度の向上を維持しつつ、高リスクまたは規制対象のアプリケーションにおける解釈可能性の要件を満たすことです。
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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 ↗
- Rokach, L. (2010). Ensemble-based classifiers. Artificial Intelligence Review, 33(1–2), 1–39. DOI: 10.1007/s10462-009-9124-7 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Voting Ensemble (XAI-Augmented Voting Classifier/Regressor). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/explainable-voting-ensemble
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