属性
属性は、モデルがどのように機能するかを正確に説明することなく、結果の根底にある根拠または理論的根拠を表現します。あなたのアプリの設計によっては、属性を使用して透明度を高め、人々に結果への洞察を与えることができます。たとえば、あなたのアプリが人々に読む本を提案する場合、"スリラー" カテゴリの本を提案するときに "ミステリーを読んだことがあるから" などの属性を使用できます。
あなたのアプリに属性表示を含めるかどうかを判断するには、属性表示がどのように人々に影響を与えたいかを検討してください。たとえば、属性表示を以下のようにしたいとします。
人々が結果を区別しやすくするために、属性を使用することを検討してください。 たとえば、一連の結果を 複数のオプション として提示する場合、属性を含めることで、"あなたが読んだ著者の新しい本" など、オプションにつながる前提の理解に基づいて人々がオプションを選択するのに役立ちます。
具体的すぎたり、一般的すぎたりしないようにします。 属性が過度に具体的だと、結果を解釈するために追加の作業を行う必要があるように人々が感じるかもしれませんが、一方属性が過度に一般的であると、通常有用な情報が提供されません。コンテンツの推薦を行うアプリでは、一般的な属性は、あなたのアプリが人々を個人として扱っておらず、しかし過度に具体的な属性は、あなたのアプリが人々を注意深く見すぎていると彼らに思わせます。最良の属性は、これらの両極端の間でバランスをとっています。
属性を事実に基づいたものにし、客観的な分析に基づいたものにしてください。 有用であるためには、属性は人々が結果について推論するのに役立つ必要があります。感情的な反応を引き起こしたくありません。人々の感情、好み、または信念の理解または判断を暗示する属性を提供しないでください。たとえば、新しいコンテンツを人々に推薦するアプリでは、"ノンフィクションが好きだから" などの属性ではなく、"ノンフィクションを読んだから" のような属性を使用する必要があります。
一般的に、技術用語や統計用語は避けてください。 ほとんどの場合、パーセンテージ、統計、およびその他の専門用語を使用しても、人々にあなたが提供する結果を評価するのに役立ちません。これに対する例外は、結果自体が、天気、スポーツ、世論調査および選挙結果、または科学データの分野の情報など、統計的または技術的な性質のものである場合です。
リソース
開発者用文書
ML の作成 (Create ML)
