寄与度の詳細画面

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学習した予測モデルが、予測の際にどの入力項目をどの程度どのように参照しているかのサマリを表示します。

  • 予測したい項目の項目にはどの入力項目の関連が強いのか
  • 関連が強い項目について、どの値が予測確率を上げるのか下げるのか

といったことを知ることができます。 これらは予測モデルの傾向を理解することにも有効ですし、他者に分析結果を説明する際にも利用できます。 データ結合機能を用いて予測モデルを作成した場合、寄与度は学習時に用いたファイル別に表示されます。

項目の寄与度

各入力項目について、予測モデルがどの程度重要視しているか・予測に寄与するかを表しています。 棒グラフが長いほど重要度・寄与度が高いことを表します。 重要度・有効度の高い項目が予測結果に大きな影響を与えています。 2 種類の色は、二値分類の場合は、予測値の各値に対する重要度・有効度を表します。 数値予測・時系列予測の場合は、予測する値を上げる方・下げる方への寄与を表します。

寄与度の構成

項目の値が、予測したい項目のどちらにどの程度寄与しているかを、上位 3 つまで表示しています。 項目の寄与度において、項目名を選択することで、対象項目を切り替えることができます。

  • 項目内容: 項目の値に相当します。文字列型の項目であれば文字列が、数値型の項目であれば数値範囲 (”[下限値]~[上限値]”の形式) が、日時型であれば、年/月/日のいずれかが、表示されます。文字列型の項目がテキスト型として処理された場合は、単語の原型が表示されます。
  • 寄与度 (二値分類) : 予測したい項目の 2 種類の値について、予測確率増加に寄与する度合を表しています。
  • 寄与度 (多値分類) : 予測したい項目の値(3 ~20種類)について、予測確率増加に寄与する度合を表しています。
  • 寄与度 (数値予測) : 予測値について、増加および減少に寄与する度合いを表しています。
  • 寄与度 (時系列予測) : 予測値について、増加および減少に寄与する度合いを表しています。
  • 項目に占める割合:この値が項目に占める割合を表します。この値を持つデータ数の全データ数に占める割合です。

寄与度の見方については TIPS「予測寄与度の見方」を参照してください。

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