本研究では、国の幸福度指数、経済的自由度、人口動態に関する3つのオープンアクセスのデータセットを分析対象とした。
まず、欠損値の処理のため、3つの補完手法を検討し、線形回帰補完が最も適切であることを示した。
次に、FLAMLを用いて高精度のモデルを構築し、LIMEを適用することで、モデルの予測根拠を解釈可能な形で説明した。
LIMEによる特徴量選択は、ランダムな特徴量選択と比較して常に優れた結果を示し、ICEプロットによる検証からも、LIMEが重要な特徴量を適切に特定していることが確認された。
さらに、シリアやブラジルの事例分析を通じて、LIMEの説明が現実世界の出来事と整合していることを示した。
以上より、本研究で提案したアプローチは、グローバルな年間データの時間的変化を解釈し、その変化に寄与する重要な要因を特定する上で有効であることが示された。
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