ある企業が、ソーシャルメディアの投稿からトピックを検出するSageMakerモデルをデプロイしています。個々の入力特徴量がモデルの予測にどのように影響するかを示す必要があります。モデルの動作に対する特徴量レベルの説明を提供するSageMaker機能はどれですか？

SageMaker Clarifyは、機械学習モデルのバイアスを検出し、モデルの予測に対する特徴量の寄与度を説明するための機能を提供します。このシナリオでは、個々の入力特徴量がモデルの予測にどのように影響するかを示す必要があるため、Clarifyの機能が直接的にこの要件を満たします。 SageMaker Canvasは、コードなしでMLモデルを構築できるビジュアルインターフェースです。SageMaker Feature Storeは、特徴量の保存と共有を目的としたリポジトリです。SageMaker Ground Truthは、データセットのラベリングサービスです。これらはモデルの解釈可能性とは異なる目的を持つため、この質問の要件には合致しません。