1。機械学習：
* ローカル解釈可能性： これは、モデルの全体的な動作を理解しようとするのではなく、機械学習モデルが特定の入力インスタンスを予測する方法を理解することです。モデルが特定のデータポイントに対して何をしたかを予測した理由を説明することに焦点を当てています。
* 例： ローンの承認モデルが一般的にどのように機能するかを理解しようとする代わりに、地元の解釈可能性は、特定のローン申請が承認または拒否された理由を説明することに焦点を当てています。
* ローカル機能の帰属： そのインスタンスのモデルの予測に最も貢献した入力インスタンスの特定の機能を識別する手法。
* 例： ローンの承認モデルでは、地域の機能の帰属は、特定のアプリケーションの承認を予測する上で最も影響力があるものとして、クレジットスコア、収入、負債と収入の比率などの要因を強調する可能性があります。
2。一般的に：
* ローカルの視点： これは、特定の人、場所、またはコミュニティの観点から状況や概念を理解することを指します。グローバルまたは普遍的な視点とは対照的です。
* 例： 歴史的なイベントを研究するとき、地元の解釈は、当時この地域に住んでいた人々の視点を考慮するかもしれませんが、世界的な解釈はイベントの世界へのより広い影響に焦点を当てるかもしれません。
3。言語学と言語：
* ローカル解釈： これは、文または会話内の特定のコンテキストに基づいた単語またはフレーズの解釈を指します。意味が常に固定されているわけではなく、周囲の単語と意図したメッセージによって異なる可能性があることを強調しています。
* 例： 「銀行」という言葉は、コンテキストに応じて異なる意味を持つことができます。「小切手を預けるために銀行に行きました」（金融機関）または「私たちは川のほとりに座っていました」（水域の端）。
特定のコンテキストで「ローカル解釈」の意味を理解するには、以下を検討してください。
* 議論されているフィールドまたは被験者は何ですか？
* 特定のコンテキストまたは状況は何ですか？
* 解釈の目標は何ですか？
これらの要因を考慮することにより、特定の状況に対する「ローカル解釈」の最も適切な解釈を決定できます。