Dropoutスマートフォン用の表示で見るDropoutデータ分析が好きです。マーケティングとか広告とか因果推論とか機械学習の解釈性に興味があります。exPlanations)が非常に注目されています。Plotのように予測値と変数の関係をみることができ、さらに変数重要度としても解釈が可能であるなど、ミクロ的な解釈からマクロ的な解釈までを一貫して行える点で非常に優れた解釈手法です。Valueの使われ方を意識してまとめました。Valueを直感的に理解することを目指します。アルバイトゲームについて説明します。*1アルバイトは単独で行うこともできますし、他の人とチームを組んでやってもいいとします。1人で働いた場合は、A君が1人でやると6万円、B君が1人でやると4万円、C君が1人でやると2万円がもらえるとしましょう。次に、2人で働いた場合は、A君とB君が2人でやったときは合計で20万円、A君とC君が2人でやったときは合計で15万円、B君とC君が2人でやったときは合計で10万円がもらえるとしましょう。最後に、A君B君C君の3人で働いた場合は、合計で24万円がもらえるとしましょう。これをまとめると以下の表のようになります。24今、A君B君C君の3人全員で働いて得た報酬24万円をどうやって分配するのが尤もらしいかを考えます。直感的には、より貢献度の高い人による多くの報酬を分配するのがフェアな分配のひとつになりそうです。*2とすると、問題は各人の貢献度をどうやって計るのかということになります。ここで限界貢献度という概念を導入しましょう。これは「各人がアルバイトに参加したときに追加的にどのくらい報酬が増えるか」で計算されます。A君について考えると、限界貢献度は以下のように計算されます。14万円ここでわかるのは、A君の限界報酬はA君が参加する順番に依存するということです。この影響を打ち消すため、考えられる全ての参加順を用いて平均的な限界貢献度を求めることにしましょう。発生し得る参加順と、その場合の各人の限界貢献度は以下のようにまとめられます。Valueを用いて報酬を分配しよう、というのがある意味で尤もらしい分配の方法になります。24万円できれいに分配ができていますし、より貢献度が高い人により多くの報酬が渡るという意味でフェアな分配にもなっています。*3今回はゲームのプレイヤーがA君B君C君3人のケースを考えました。除いたプレイヤーの組み合わせです。要素の数、つまりプレイヤーの数になります。