決定木ベースの機械学習手法におけるSHAPとfeature importanceの違い - Qiitaはじめに 閲覧ありがとうございます。今回は決定木ベースの機械学習手法で用いることのできる、結果を解釈する指標となるSHAPと呼ばれる値の算出方法とその結果の解釈方法を共有できればと考えています。 最後までお付き合い頂けますと嬉しいです！ 決定木ベースの機械学習手法 まずはそもそも「決定木ベースの機械学習」とは何か？について説明します。 決定木は以下の図で示すような手法です。 訓練データをある特徴量の値の大小で分割し、ラベリングを行う方法です。この分割は分割後のデータ集合に含まれるラベルのばらつきが最も小さくなるように行われます。 例えば、「家の価格」を予測するとき、土地の広さが50m^2以上or未満であったり、その地域の人口が1000人以上or未満であったりといった観点でデータを分割していきます。 この決定木から派生した「決定木ベース」の機械学習が存在します。大きく「バギング」、「ブーステ
