機械学習モデルの解釈可能性を高めた需要予測モデル「Hierarchical Neural Additive Models」の提案

Hierarchical Neural Additive Models (HNAM)は、需要予測の高精度と解釈可能性を両立するモデルである。HNAMは、ニューラルネットワークの高い表現力と加法モデルの解釈可能性を組み合わせ、各説明変数の影響を明示的に示すことができる。