MediAnalyticsは、病院の再入院予測のためにXGBoost分類器を構築し、トレーニング後の説明可能性のためにSageMaker Clarifyを使用しました。グローバルSHAPの要約では、patient_ageが再入院リスクの主要な正の寄与因子として示されていますが、Clarifyが生成したpatient_ageの部分依存プロット（PDP）は非単調であり、SHAPと矛盾しているように見えます。データチームは、patient_ageがいくつかの併存疾患の特徴と相関していると疑っています。最も適切な解釈と次のステップは何ですか？

特徴が相関している場合、部分依存プロット（PDP）は、他の特徴がその相関関係を維持しながら変化することを考慮しないため、誤解を招く可能性があります。SHAP値は特徴の限界寄与度を近似しますが、PDPは特徴とターゲットの関係の平均的な効果を示します。SHAPグローバル要約とPDPの矛盾は、特徴間の相互作用または相関関係を示唆しています。この場合、SHAP依存プロット、個別条件付き期待値（ICE）プロット、または条件付きPDPは、特定の患者コホートにおけるpatientageの効果をより正確に示し、相関関係の影響を考慮します。Clarifyで特徴の相互作用と相関を調査することは、根本原因を理解するための重要な次のステップです。他の選択肢は、誤った結論を導くか、問題の根本原因に対処しません。