投稿日: Mar 30, 2021
高精度の機械学習モデルを簡単に作成できる Amazon SageMaker Autopilot が、Amazon SageMaker Clarify によって生成されたモデルの説明可能性レポートを提供するようになり、SageMaker Autopilot で作成したモデルがどのように予測を行うかを理解および説明しやすくなりました。説明可能性レポートには特徴の重要度の値が含まれているため、トレーニングデータの各属性が予測結果にどのように寄与するかをパーセンテージで把握できます。パーセンテージが高いほど、その特徴がモデルの予測に与える影響が大きくなります。説明可能性レポートを人間が読めるファイルとしてダウンロードしたり、Amazon SageMaker Studio で特徴の重要度を含むモデルのプロパティを表示したり、SageMaker Autopilot API を使用して特徴の重要度にアクセスしたりできます。
モデルがどのように予測を行うかを理解することで、より多くの情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うことができます。例えば、重要度の高い値を持つ属性がビジネス上の問題の予測に有効なシグナルを表していることを確認することで、モデルが期待どおりに動作していることを確認できます。モデルの説明可能性レポートを使用すると、予測を高速化できるモデルを作成するために重要性の低い属性を削除できます。バイアスを削除したい属性を特定し、それらの属性の重要性が低いかどうかを確認することで、モデルの公平性と精度を確認できます。