Shapley Valuesは、注意点ベースのインスタンス重要度スコア（IIS）推定方法と比較していくつかの利点があります。まず、Shapley Valuesは各インスタンスが全体的な分類結果に与える寄与を正確に評価するため、個々のインスタンスの重要性をより適切に捉えることができます。これにより、特定のインスタンスがランキングされた注目度ではなく、その実際の貢献度合いを反映しやすくなります。
さらに、Shapley Valuesはクライテリア間で相互作用を考慮した計算方法を採用しており、異なるカテゴリ情報も含めて解釈可能です。一方で、注意点ベースのIIS推定は通常プーリング操作から直接得られるため精度が低下することがあります。
このように、Shapley Valuesは個々のインスタンス重要性を正確かつ包括的に評価しやすい特性を持ち、従来手法よりも信頼性や解釈力が向上します。