モデルの解釈入門 〜SHAPで「なぜその予測になったのか」を説明する〜
Qiita / 2026/4/19
💬 オピニオンIdeas & Deep AnalysisTools & Practical Usage
要点
- SHAP（Shapley Additive Explanations）を用いて、特定の入力に対するモデル予測が「なぜその結論になったのか」を説明する方法を入門レベルで解説している。
- 予測に寄与する特徴量を定量化し、各特徴が出力（予測）にどの程度影響したかを可視化・理解する観点が中心となっている。
- ブラックボックス化しがちな機械学習モデルの解釈性を高め、分析の説明責任や意思決定支援に活用する流れが示される。
- Python/機械学習/SHAPのタグに紐づく実務者向けの内容として、導入から説明の読み方までを取り扱う構成になっている。
はじめに
前回の予測モデル入門では、LightGBMを使って売上予測モデルを構築し、交差検証・ハイパーパラメータチューニングまでを整理した。
今回はその「次のステップ」として予告していた SHAP（シャップ） を取り上げる。
「モデルの精度は出た。でも、なぜその予測値にな...
この記事の続きは原文サイトでお読みいただけます。
原文を読む →
