Shapley Behaviors — 材料・生体データ向けの説明可能なパターン認識

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Shapley Behaviors — 材料・生体データ向けの説明可能なパターン認識

Shapley Behaviors — 材料・生体データ向けの説明可能なパターン認識

Shapley値に基づく「挙動空間（behavioral space）」へ特徴を変換し、高次元データ中の潜在クラスタやパターンを可視化・解析するPythonツールキットです。材料科学やバイオメディカルデータなどで、生データ上では見えにくい挙動差を抽出し、解釈性の高い特徴空間でクラスタリングや領域探索を行えます。Python3.8+、MITライセンスで提供されます。（約300字）

https://github.com/amaxiom/shapley-behaviors

概要

Shapley Behaviorsは、Shapley値の考え方を応用して「挙動（behavior）」に基づく特徴変換を行い、高次元データに潜在するパターンを見つけ出すためのツールキットです。従来の生データ空間や単純な次元削減では見落とされがちな群化（クラスタリング）や領域差異を、各サンプルに対する寄与度や相互作用を示す挙動空間上で可視化・解析します。材料科学やバイオメディカル分野など、解釈可能性が重要な領域での探索的解析や仮説生成に適しています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 4
  • ファイル数: 10
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • Shapley値に基づく特徴変換で「寄与・挙動」を可視化しクラスタを発見
  • 高次元データを解釈可能な挙動空間へマッピング
  • 材料・生体データなど、ドメイン知識と結びつけた探索的解析を想定
  • Python3.8+、MITライセンスで利用しやすい

技術的なポイント

このプロジェクトの中核は、Shapley値の考え方を単なるモデル説明（feature importance）に留めず、サンプル群の「挙動特徴（behavioral features）」へと変換する点にあります。具体的には、各サンプルと特徴の組み合わせに対して寄与度や相互作用を定義し、それらを新たな特徴空間（挙動空間）として扱います。挙動空間は元の測定値とは性質が異なり、モデル出力の直接的な説明だけでなく、サンプル間の類似性やクラスタ構造を強調するよう設計できます。実装面ではPythonでの数値処理と可視化をベースにしており、Shapley計算の近似や部分集合評価の手法（組合せ爆発対策）、および得られた挙動特徴に対する次元削減・クラスタリング（例：t-SNE/UMAPや階層的クラスタリング等）を組み合わせる設計が想定されます。また、挙動領域をインタラクティブに探索するためのスクリプト（behavioral_region_explorer.py）が含まれており、探索的データ解析ワークフローへ容易に組み込める点が実用的です。材料科学やバイオメディカル応用では、測定ノイズや高相関特徴が多く存在するため、Shapleyベースの変換は特徴の冗長性や相互作用を取り扱う上で有利に働きます。一方で計算コストや近似誤差、ドメイン固有の解釈（どの寄与が意味を持つか）についてはユーザ側の慎重な評価が必要です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: file
  • CONTRIBUTORS.md: file
  • LICENSE: file (MIT)
  • README.md: file
  • behavioral_region_explorer.py: file（挙動空間の可視化・領域探索用スクリプト）
  • requirements.txt または依存記述ファイル（存在する場合）
  • example データやユーティリティスクリプト（リポジトリ内に含まれる補助ファイル）
  • docs/ またはサンプルノート（あれば） …他 5 ファイル

（注）上記はリポジトリ内の主要ファイルを元にした概要です。behavioral_region_explorer.pyは、挙動空間上でクラスタや領域をインタラクティブに探索・可視化するためのエントリポイントとして機能することが想定されます。

まとめ

Shapley値を用いてデータの「挙動」を抽出し、解釈性の高いパターン発見を支援する軽量なツールキットです（50字）。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Shapley Behavioral Analysis Toolkit

Reveal hidden patterns in data using Shapley value-based behavioral transformations.

This toolkit provides two complementary Python tools for analyzing high-dimensional datasets by transforming raw features into interpretable behavioral spaces that expose clustering patterns invisible in the original data.

Python 3.8+ [![License: MIT](https://img.shields.io/badg…