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Explainable AIという言葉が使われるようになってきましたように、ただ予測結果を手に入れるのではなく、その予測内容の理由やどの説明変数が精度に影響を与えているのかまで知ることが求められるようになっています。予測内容が理解できなければ、改善の方法も考えられませんので、当然のことと言えます。

しかし、一般に機械学習モデルの予測精度と説明可能性はトレードオフの関係になることが多く、説明可能性を高めようとすると、予測精度が落ちてしまうことが多々あり、どちらを取るべきか悩まれた方もいるかもしれません。

RapidMinerでは、その双方を得るべく新しい拡張機能（Extension）をリリースしました。本資料では説明可能性の低いモデルでも、解釈がしやすくなる”Interpretation”の使い方をご紹介します。資料内で使用しているデータ、プロセス、エクステンションのファイルを下記からダウンロード頂けますので、お手元のRapidMinerで再現頂けます。

https://ksk-anl.smktg.jp/cc/0x1QT1Gf