決定木アンサンブルにおける出現頻度比に基づく変数重要度

抄録

複雑な機械学習モデルの予測結果を解釈するための方法の一つとして，決定木アンサンブルの変数重要度が広く用いられている．しかし，従来の変数重要度は，単一の特徴量が出力にどの程度貢献したのかを測る指標であるため，2つ以上の変数の関係（XORなど）が出力に貢献する場合，それらの重要度を正確に評価できないことがある．本研究では，決定木アンサンブルにおける変数の出現頻度比に基づく新たな変数重要度を提案する．また，計算機実験により既存手法と比較を行い，提案手法の有効性について確認する．