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説明可能なXGBoost
説明可能なXGBoostは、XGBoost勾配ブースティングツリーの高い予測精度とSHAP（SHapley Additive exPlanations）値を組み合わせて、各予測を完全に監査可能にします。その結果、表形式データにおいてニューラルネットワークに匹敵またはそれを超える性能を発揮し、科学的透明性と規制要件の両方を満たす、理論的に根拠のある予測ごとの特徴量寄与度を提供します。
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出典
- Lundberg, S. M., Erion, G., Chen, H., DeGrave, A., Prutkin, J. M., Nair, B., Katz, R., Himmelfarb, J., Bansal, N., & Lee, S.-I. (2020). From local explanations to global understanding with explainable AI for trees. Nature Machine Intelligence, 2(1), 56–67. DOI: 10.1038/s42256-019-0138-9 ↗
- Chen, T., & Guestrin, C. (2016). XGBoost: A scalable tree boosting system. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 785–794. DOI: 10.1145/2939672.2939785 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable XGBoost (XGBoost with SHAP-based Interpretability). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/explainable-xgboost
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