「手持ちのデータに隠されたパターンを見つけること」そして「手持ちのデータを意味ある知見へと変換すること」は、予測モデリングの話で聞かれる常套句です. しかしこうした強引な言葉は、実体が伴わない傾向があり、結局その中身はブラックボックスのままです。 このような自動化アルゴリズムが行う決定事項を評価する様々なテクニックや、どうしたらより透明性の高いモデリングアプローチを採用できるのかについて論じます.「ブラックボックス」のふたを開けるだけでなく、評価テクニックが関係するリスクをより正確に評価できるようにする方法について実証します. これにより、お客様に対して公正かつ正確な価格を提示できるようになります。