カーネル関数に基づくSHAPとその代替的な手法の比較分析

抄録

Hiraki、Ishihara、およびShino [3] は、任意のカーネルを用いたAFA (Additive Feature Attribution: AFA) の一般的な表現を導出し、分析対象の観測値に近い摂動サンプルに対してより大きな重みが付与されるという条件を満たす複数のAFA手法を提案した。本稿では、SHAPおよびこれらの手法についての議論をレビューしたうえで、数値例および実際のデータを用いて、これらの手法が要因分解のパターンにどの程度の違いをもたらすかを検証した。数値例と商品価格データ（金価格）の実証分析の両方において、これらのAFA手法間で明確な違いが観察された。