SAS コードのプロパティ

学習後プロパティ

次のプロパティを変更しても、モデルは再学習されません。

モデルの解釈可能性 — モデルが入力の変化にどのように反応するかを示すために、モデルの解釈法を指定します。

• 大域的な解釈可能性
  • 変数の重要度 — 入力変数の相対重要度の値のテーブルを表示するかどうかを指定します。代理変数の重要度の値は、各入力の1水準のディシジョンツリーを使用して計算され、予測値をグローバル代理モデルとして予測します。ツリーベースの教師あり学習モデルの場合、モデル変数の重要度テーブルも表示されます。
  • PD プロット — モデル入力変数とその予測との間のリレーションシップを示す部分従属(PD)プロットを表示するかどうかを指定します。PDプロットは、相対重要度テーブルの上位10個までの変数に対してのみ生成されます。PDプロットに表示される変数を決定する方法は次のとおりです。ツリーベースのモデル(フォレスト、ディシジョンツリー、および勾配ブースティング)では、モデル変数の重要度テーブルが使用されます。他の教師あり学習モデルでは、代理変数の重要度テーブルが使用されます。
• 局所的な解釈可能性
  • ICE プロット — 個別条件付き期待(ICE)プロットを表示するかどうかを指定します。ICEプロットは、モデル変数間の関心のあるサブグループと交互作用を明らかにすることができます。ICEプロットは、相対重要度テーブルの上位10個までの変数に対してのみ生成されます。ICEプロットに表示される変数を決定する方法は次のとおりです。ツリーベースのモデル(フォレスト、ディシジョンツリー、および勾配ブースティング)では、モデル変数の重要度テーブルが使用されます。他の教師あり学習モデルでは、代理変数の重要度テーブルが使用されます。
  • LIME — モデルの予測の説明に LIME (Locally Interpretable Model-Agnostic Explanation) 法を使用するかどうかを指定します。
  • HyperSHAP — モデルの予測の説明に、HyperSHAP法を使用するかどうかを指定します。
  • HyperSHAP 変数の最大数 — プロットするHyperSHAP変数の最大数を指定します。指定可能な値の範囲は1～100です。デフォルト値は20です。
  • 説明するインスタンスの指定 — 説明する個々のオブザベーションを指定します。ランダムなオブザベーションオプションは、ランダムに選択された5つのオブザベーションの説明を提供します。5 件まで指定オブザベーションオプションを使用すると、データ内の特定のオブザベーションにIDを提供できます。IDは、メタデータで役割キーを持つ変数の一意の値である必要があります。変数に役割キーが割り当てられていない場合は、変数_dmIndex_を使用して個々のオブザベーションを指定できます。
  • LIME テーブル
    • Explainer 情報テーブル — LIME法のExplainer情報テーブルをノード結果に含めるかどうかを指定します。Explainer情報テーブルには、LIME法およびHyperSHAP法の実行に使用された設定に関する情報が含まれています。
    • Explainer 忠実度テーブル — LIME法のExplainer忠実度テーブルをノード結果に含めるかどうかを指定します。Explainer忠実度テーブルには、ローカル説明予測の精度に関する情報を、ブラックボックス機械学習モデルと比較して表示します。
• PD/ICE オプション
  • 変数の最大数 — PDプロットおよびICEプロットの生成に使用する入力変数の最大数を指定します。入力変数は、相対重要度に基づいて選択されます。指定可能な値の範囲は1～10です。デフォルト値は5です。
  • オブザベーション数 — PDプロットおよびICEプロットのためにサンプリングするオブザベーションの最大数を指定します。デフォルト値は1000です。
  • 目盛数 — PDプロットおよびICEプロットで生成する区間分析変数の目盛数を指定します。指定可能な値の範囲は3～100です。デフォルト値は50です。
  • 左裾の切断 — PDプロットおよびICEプロットの区間分析変数の値を破棄するパーセント(下限)を指定します。指定可能な値の範囲は0～99です。デフォルト値は5%です。
  • 右裾の切断 — PDプロットおよびICEプロットの区間分析変数の値を破棄するパーセント(上限)を指定します。指定可能な値の範囲は0～99です。デフォルト値は95%です。
• シード — 乱数を生成するためのシードを指定します。シードは、説明する個々のオブザベーションの選択、PDプロットとICEプロットを生成するオブザベーションの選択、LIME とHyperSHAPのデータのシミュレーションに使用されます。