01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
個別の予測に対する局所的な寄与や、学習データ全体で集約した大域的な重要度を示し、モデルの挙動確認、データ問題の調査、特徴の見直しに利用する。寄与値は指定した基準値や近似方法によって変わり、個別例の結果をモデル全体へ一般化できるとは限らない。また、モデルが利用したパターンを示すもので、因果関係、公平性、偏りのなさ、モデル品質を単独で証明するものではない。
02 / IN PRACTICE
Feature Attributionの活用例
たとえば、こんな場面で
予測結果と各特徴の寄与値を並べ、想定外の特徴に強く依存していないかを調べる用途を提案できる。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
基準値と算出方法を確認し、個別の寄与だけでなく集約結果や評価指標、学習データも併せて検討する。
参考資料
GitHub - google-deepmind/alphagenome: This API provides programmatic access to the AlphaGenome model developed by Google DeepMind. （新しいタブで開きます）Feature attributions for classification and regression | Gemini Enterprise Agent Platform | Google Cloud Documentation （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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