Shapley 値: 個々の予測確率の説明あなたの会社で誰がサービスをキャンセルするかを予測する任務を負ったことがありますか? あるいは、どの患者が投薬を中止するでしょうか? あるいは、どのような人があなたの新製品を早期に採用するのでしょうか? これらのビジネス上の質問には、データを慎重に準備し、特定の統計基準に基づいて比較して最適なものを選択するためのさまざまなモデルを構築するという同じ方法で答えることができます。 簡単ですよね？ 多分。
しかし、予測に対する主な要因を正確に特定する必要がある場合はどうなるでしょうか。シングル人？ 一部のモデリング アルゴリズムでは、これに簡単に答えることができません。 従来の回帰モデルは、各パラメーター推定値の係数を含む方程式があるため、この種の質問に答えるのに最適です。 ツリーベースのアルゴリズムや、ニューラル ネットワークのようなさらに複雑なモデルの場合はどうでしょうか? 個々の予測を説明するのはより複雑で、多くの場合説明が困難です。 そして、多くの場合、これらのより複雑なアルゴリズムの 1 つが結果を予測する上でより信頼性が高いにもかかわらず、多くの場合、関係者があなたの努力を台無しにしてしまいます。
両方の長所を活かすことができたらどうでしょうか? 最高のパフォーマンスを発揮するモデルであり、個々の予測確率を利害関係者に簡単に説明して、あなたの作品がビジネス ツールとして使用される可能性が高まる方法です。 Shapley Values は JMP 17 の新機能です。
Shapley Values は、この種の状況を解決するために私たち全員が探していたソリューションを提供します。 これらの値は、モデル内の各要素の寄与を行レベルに至るまで定量化します。 平均予測をベースラインとして使用すると、データの各行を要素ごとの確率の合計に分解できます。 これは、ショーンが薬を中止する可能性が 79% であると言えることを意味します。また、平均的な患者と比較して、彼のおそらく中止の主な理由は彼の年齢です。
なぜこれがそれほど大きな問題なのでしょうか? シャプレー値がなければ、関心のある母集団における結果の推進要因についてより一般的に話すことができますが、同様の特性を持つ個人間で比較し、なぜそれらの間で予測が異なるのかを理解することはそれほど単純ではありません。 ツリーベースのアルゴリズムでは、予測式は個々の葉または木に基づいて作成されます。 正直に言うと、かなり面倒なことになる可能性があります。 Shapley Values は、予測を各因子の個別の寄与に分解することでこの問題を解決します。これは、葉ごと、木ごと、またはノードごとではなく、モデル全体を対象とします。
この新機能の探索を開始するにはどうすればよいですか? それは簡単です。 プロファイラーをモデル結果に追加し、Shapley 値を保存するオプションを選択します。 これにより、因子と応答水準の組み合わせごとに個別の列がデータ テーブルに保存されます。
そのため、次回利害関係者から、薬剤師の行動やマーケティング戦略によって影響を受ける可能性のある要因に基づいて、どの患者が薬を中止する可能性が最も高いかを正確に特定できるかどうか尋ねられたとき、何が起こっても、自信を持って「はい」と答えることができます。作成しているモデルのタイプ。
予測に対する主な要因を正確に特定する必要がある場合はどうすればよいでしょうか。シングル人？ 一部のモデリング アルゴリズムでは、これに簡単に答えることができません。 一部の方法では可能です。 シャプレー値を入力します。
予測モデリングと機械学習Re: シャプレー値: 個々の予測確率の説明これは素晴らしいオプションであり、多くのモデルで利用できるようになったことが気に入っています (以前のバージョンでは、SHAP 値を作成できるのは XGBoost アドインのみでした)。
ただし、現在のオプションは非常に遅いです。 小規模なデータセットでも試してみましたが、JMP が応答しないことがよくありました。 高速化するためにバックグラウンドで実行されるコードを最適化する並列化に重点を置くことをお勧めします。現時点では速度が遅いため、ソフトウェアがクラッシュする可能性が高くなります。
Re: シャプレー値: 個々の予測確率の説明@KristenBradford素晴らしい出来ですね、この実用的な例を共有してくれてありがとう！
Re: シャプレー値: 個々の予測確率の説明クリステンさん、共有してくれてありがとう。
BR.
フィリップ
Re: シャプレー値: 個々の予測確率の説明@jpol確かに！ この例は、機能を明確かつ簡潔に示すためにモック/サンプル データを使用して作成されました。 添付されたデータ テーブルの行 734 は、スクリーンショットのショーンに対応します。 この機能についてさらにご質問がございましたら、お知らせください。 これは本当に、このソフトウェアに最近追加された機能の中で最もエキサイティングなものの 1 つです (私の意見では!)。
敬具、
クリステン
Re: シャプレー値: 個々の予測確率の説明クリステン、シャプレー価値観に関する記事をありがとう。
私のラップトップで同じ例を実行するために、ここで使用されているデータ テーブルを投稿していただけますか?
ありがとう、
フィリップ
Re: シャプレー値: 個々の予測確率の説明@dmmdiegoパフォーマンスに関するフィードバックをありがとうございます。このフィードバックを JMP テクニカル サポートに共有して ( support@jmp.comにメールしてください)、パフォーマンスが遅い、または応答しない例を提供していただけますか? これにより、開発に携わることができ、将来のリリースで具体的に改善できるようになります。メールには、この投稿をコピーして、ここでこれについて対話があったことを記載してください。
乾杯、
@PatrickGiuliano (JMP テクニカル サポート)
戻る： シャプレー値：個々の予測確率の説明この例では、決定木モデルを使用して最終分析結果を直接示すことができますか?
ありがとう！
戻る： シャプレー値：個々の予測確率の説明結果として得られたアクション手順を画像で見つけました。
しかし、これを JSL で直接実行できるとしたらどうでしょうか?
専門家の皆さん、ありがとう！ 
