モデルの説明可能性
モデルの説明可能性を使用して、モデルの予測に対する各入力フィールドの重要性を分析します。提供されたスクリプトを実行して、機能重要度のグラフィカル分析を含むワークフロー分類モデルを作成します。
始める前に
- このメソッドでは、ソリューション定義フォームの代わりにワークフロー分類ソリューション API を使用して、説明可能性が追加されたモデルを作成およびトレーニングします。ワークフロー分類モデルのコンポーネントの詳細については、「 分類ソリューションの作成とトレーニング」を参照してください。
- 必要なロール:ml_admin または admin
このタスクについて
モデルの説明可能性は、トレーニング中にモデルの予測に影響を与える主要な特徴を特定するのに役立ちます。
注:
既存のモデルに説明可能性を追加することはできません。この方法では、スクリプトを使用して新しいワークフロー分類モデルを作成し、トレーニングします。分類ソリューションの作成をスクリプティングする方法の詳細については、「 ClassificationSolution - Global」を参照してください。
手順で提供されるスクリプトは、説明可能性が true に設定されたモデルを作成してトレーニングします。新しいモデルのソリューションフォームに、[ 機能の重要性 (Feature Importance )] というラベルの付いた追加のタブが表示されます。このタブには、予測に対する各入力の相対的な寄与度のグラフが表示されます。
手順
タスクの結果
正の重要度の値は、入力フィールドがモデルの予測スコアを増加することを意味します。負の値は、入力フィールドによって予測スコアが低下することを意味します。
次のタスク
重要度スコアの低い入力フィールドを削除することを検討してください。変更後にモデルを再トレーニングします。