多次元部分依存プロット（多次元PDP）
意味・解説
AIの予測において、2つの入力項目（特徴量）が組み合わさったとき、予測結果にどのような影響を与えるかを3次元グラフやヒートマップで可視化したもの。
単一のPDPでは見えない「変数間の相互作用（交互作用）」を把握するために用いられる。例えば『気温』と『湿度』が同時に上がったときだけ急激に予測値が変わる、といった挙動を特定できる。
くわしく
「AI（人工知能）の判断基準を、1つずつの項目ではなく、『項目の組み合わせ（コンビ）』で観察する手法」です。
1.相互作用の可視化:
単独では影響が小さくても、特定のAとBが揃った瞬間にAIの答えが大きく跳ね上がるような『化学反応』を3Dグラフの山や谷として描き出します。
2.目的:
モデルが現実世界の複雑な関係性を正しく学べているか、あるいは特定の組み合わせで異常な判断をしていないかを検証します。ポイントは、ビジネスや自然現象は複数の要因が複雑に絡み合っているため、この多次元の視点がなければ、AIの真の判断ロジック（説明可能なAI (XAI)）を理解できないからです。
例文
電力需要予測AIの精度向上のため、多次元PDPを用いて『最高気温』と『曜日（平日/休日）』の相互作用が予測値に与える影響を分析した。
同義語: 2変数部分依存プロット / 3次元PDP
分類: 機械学習モデルの解釈手法