# モデルのインサイトを表示

> モデルのインサイトを表示 - 特徴量のインパクトは、モデルの決定に最も影響を与えている特徴量を示します。PermutationまたはSHAPを使って計算されます。

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## Primary page

- [モデルのインサイトを表示](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-registry/nxt-model-directory/nxt-model-insights.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Documentation content

レジストリ > モデル タブでは、 インサイト タブは [DataRobotモデル](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-registry/nxt-model-directory/nxt-register-dr-models.html.md) と [カスタムモデル](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-registry/nxt-model-directory/nxt-register-cus-models.html.md) で利用できます（エージェントが監視する [外部モデル](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-registry/nxt-model-directory/nxt-register-ext-models.html.md) では利用できません）。 以下のインサイトがサポートされています。

**特徴量のインパクト:**
[https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/registry-model-insights-1.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/registry-model-insights-1.png)

**個々の予測の説明:**
[https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/registry-model-insights-2.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/registry-model-insights-2.png)

**SHAP分布：特徴量ごと:**
[https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/registry-model-insights-3.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/registry-model-insights-3.png)

**リフトチャート:**
[https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/registry-model-insights-4.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/registry-model-insights-4.png)

**ROC曲線:**
[https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/registry-model-insights-5.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/registry-model-insights-5.png)

**残差:**
[https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/registry-model-insights-6.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/registry-model-insights-6.png)

**混同行列:**
[https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/registry-model-insights-7.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/registry-model-insights-7.png)


| インサイト | 説明 | 問題のタイプ | スライスされたインサイト |
| --- | --- | --- | --- |
| 特徴量のインパクト | モデルの決定を推進している特徴量を表示します。 | すべて | ✔ |
| 個々の予測の説明 | 各特徴量が特定の予測にどの程度寄与するかを、平均値との差に基づいて推定します。 | 二値分類、連続値 | ✔ |
| SHAP分布：特徴量ごと | SHAP値と特徴量値の分布をバイオリンプロットで表示し、特徴量値が予測に与える影響の分析に役立てます。 | 二値分類、連続値 | ✔ |
| リフトチャート | モデルがターゲットの母集団をどの程度うまく分割しているか、そしてターゲットを予測することができるかを示します。 | すべて | ✔ |
| ROC曲線 | モデルに関連した分類、パフォーマンス、および統計を調べるためのツールを提供します。 | 二値分類 | ✔ |
| 残差 | モデルの予測パフォーマンスと妥当性を理解するための散布図とヒストグラムを提供します。 | 連続値 | ✔ |
| 混同行列 | 多クラス分類問題の実測値と予測値を比較して、クラスの誤ったラベル付けを特定します。 | 分類、時間認識 |  |

> [!NOTE] インサイトを計算
> 登録モデルのバージョンで初めて インサイト タブにアクセスした場合、「個々の予測説明」インサイトの予測テーブルと「SHAP分布：特徴量ごと」インサイトのバイオリンチャートを表示するには、 計算する をクリックします。