
本稿では、特徴量の部分情報分解（PIDF）と呼ばれる新しいデータ解釈と特徴量選択の手法を提案する。PIDFは、従来の特徴量重要度のように単一の値を割り当てるのではなく、各特徴量に対して、ターゲット変数との相互情報量、相乗情報への貢献度、冗長情報の量の3つの指標を用いることで、複雑な特徴量間の相互作用を明らかにし、データの解釈と最適な特徴量選択を同時に行うことを可能にする。


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特徴量の解釈可能性と特徴量選択のための部分情報分解

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部分情報分解の新しい明示的な定義を提案し、それが既存の公理と性質を満たすことを示す。


明示的な部分情報分解の公式


合同情報を使用して新しいシナジー測定を導入し、その性質を検証する。


合同情報に基づくシナジーの測定