Global特徴量重要度
意味・解説
モデル全体で各特徴量がどれだけ予測に寄与しているかを示す指標。
XAIの根幹。Global重要度は『このAIは一般的に何を重視しているか』を、Local重要度は『この一人に対して、なぜこの判定を下したか』を明らかにする。LIME/SHAPはこの可視化によく用いられる。
くわしく
「AIという『審査員』の、採点基準の『傾向』と『個別の理由』を解明すること」です。
1.Global（広域的）:
審査員が『全体的に、年収を一番重視している』といったモデル全体の癖。
2.Local（局所的）:
『この人の場合は、年収は高いが、勤続年数が極端に短いことが決め手となった』といった個別の判断理由。ポイントは、AIの公平性を確認する際、全体的な偏見（Global）だけでなく、特定の人に対する不当な判断（Local）も見逃さないようにする必要があるからです。
例文
住宅ローン審査AIの妥当性を検証するため、Global重要度でモデルの傾向を把握し、個別の却下事例についてはLocal重要度で理由を特定した。
同義語: 変数重要度 / 特徴量の寄与度
分類: AIの説明可能性（Explainability）