1. 概要
本稿では、混合レーティング（Mixed Rating：MR）における「特徴量重要度解析（Feature Importance Analysis）」と「寄与度安定性フレーム（Contribution Stability Framework）」について体系的に整理する。MR は複数の特徴量モデル・補正モデル・統合モデルを組み合わせる複合構造であり、
“どの特徴量が、どの条件で、どれだけ予測に寄与しているか”
を定量化することが極めて重要である。
特徴量重要度解析は MR の
- モデル改善
- バイアス制御
- 条件別補正
- 重み最適化
- 劣化検知
に直結する。
本稿では、MR に適した特徴量重要度解析手法と寄与度安定性フレームを体系化する。
2. 特徴量重要度の分類
MR における特徴量重要度は以下の 5 種に分類される。
2.1 統計的重要度（Statistical Importance）
統計モデルに基づく重要度。
例：
- 回帰係数
- t値
- p値
メリット：解釈性が高い
デメリット：非線形構造に弱い
2.2 モデルベース重要度（Model-based Importance）
モデル内部の構造に基づく重要度。
例：
- GBDT の分岐回数
- NN の重み寄与
メリット：非線形構造に強い
デメリット：モデル依存
2.3 SHAP重要度（SHAP Importance）
SHAP値に基づく重要度。
例：
- 全体 SHAP
- 条件別 SHAP
- 時系列 SHAP
メリット：高精度・高解釈性
デメリット：計算負荷が高い
2.4 パーミュテーション重要度（Permutation Importance）
特徴量をシャッフルして重要度を測定する。
メリット：モデル非依存
デメリット：計算負荷が高い
2.5 条件別重要度（Condition-specific Importance）
特定条件下での重要度。
例：
- 雨天時の速度寄与
- 長距離のスタミナ寄与
メリット：運用判断に直結
デメリット：データ量が必要
3. 特徴量重要度解析の目的
MR における重要度解析の目的は以下の通り。
- 予測に寄与する特徴量を特定する
- 条件別の寄与構造を理解する
- バイアスを検知する
- 重み最適化の根拠を提供する
- 劣化検知の指標を提供する
重要度解析は MR の“構造理解エンジン”である。
4. 特徴量重要度解析手法
MR に適した重要度解析手法は以下の 6 種である。
4.1 回帰係数解析（Coefficient Analysis）
線形モデルの係数を利用する。
例：
- 速度係数
- 展開係数
メリット：解釈性が高い
デメリット：非線形構造に弱い
4.2 GBDT重要度（GBDT Importance）
GBDT の分岐構造を利用する。
例：
- 分岐回数
- 分岐寄与度
メリット：非線形構造に強い
デメリット：モデル依存
4.3 SHAP解析（SHAP Analysis）
SHAP値を利用して寄与度を解析する。
例：
- 全体 SHAP
- 条件別 SHAP
- 時系列 SHAP
メリット：高精度
デメリット：計算負荷が高い
4.4 パーミュテーション重要度（Permutation Importance）
特徴量をシャッフルして重要度を測定する。
メリット：モデル非依存
デメリット：計算負荷が高い
4.5 条件別重要度解析（Condition-specific Analysis）
特定条件下で重要度を解析する。
例：
- 雨天時の速度寄与
- 長距離のスタミナ寄与
メリット：運用判断に直結
デメリット：データ量が必要
4.6 時系列重要度解析（Temporal Importance Analysis）
時間経過による重要度変動を解析する。
例：
- 直近 N レースの寄与変動
- トレンド変動の検知
メリット：劣化検知に有効
デメリット：ノイズの影響を受けやすい
5. 寄与度安定性フレーム
MR に適した寄与度安定性フレームは以下の 3 層で構成される。
5.1 構造抽出層（Structure Extraction Layer）
寄与度解析に必要な情報を抽出する。
例：
- 条件別データ
- 時系列データ
- モデル出力
5.2 寄与度計算層（Contribution Calculation Layer）
寄与度を計算する。
例：
- SHAP
- GBDT重要度
- パーミュテーション重要度
5.3 安定性評価層（Stability Evaluation Layer）
寄与度の安定性を評価する。
例：
- 時系列安定性
- 条件別整合性
- モデル間整合性
6. MRに適した寄与度戦略
MR の特性に適した寄与度戦略は以下の通り。
6.1 特徴量タイプ別寄与度解析
例：
- 速度系の寄与
- 展開系の寄与
6.2 条件別寄与度解析
例：
- 雨天時の寄与
- 長距離の寄与
6.3 時系列寄与度解析
例：
- 直近 N レースの寄与変動
6.4 不確実性寄与度解析
例：
- 信頼区間の広い特徴量の寄与
6.5 アンサンブル寄与度解析
例：
- モデル間寄与の整合性
7. 寄与度評価指標
寄与度の品質は以下で評価する。
- 寄与度安定性（Stability）
- 条件別整合性（Condition Alignment）
- 時系列整合性（Temporal Alignment）
- モデル間整合性（Model Alignment）
- 寄与度分散（Contribution Variance）
8. 注意点
寄与度解析には以下のリスクがある。
- 過度な解釈
- 条件別データ不足
- 短期変動への過剰反応
- モデル依存の偏り
- 計算負荷の増大
9. 今後の拡張方向
- 自動寄与度解析アルゴリズム
- 条件別寄与度のリアルタイム更新
- 非線形寄与度解析の高速化
- SHAP の軽量化
- 時系列寄与度解析の強化
この記事の利用方法
本稿は、MR における特徴量重要度解析と寄与度安定性フレームを体系的に理解するための技術資料として設計している。
- モデル改善
- 条件別補正
- バイアス制御
- 重み最適化
- 劣化検知
これらの用途に適しており、他の記事と組み合わせることで、MR 分析の総合性能向上に寄与する。
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