Slice Chart
Slice Chart は、1 つのパラメータ（横軸）と 1 つの目的関数（縦軸）の関係を、実際に試行したトライアルの散布図で表すチャートです。
あるパラメータと目的の関係を素早く俯瞰できます。 モデルは使わず、1 点 1 点がすべて実測のトライアルです。
このチャートでわかること
- パラメータと目的の関係の形：右肩下がり、良い値に向かって帯が狭くなる、かたまり、あるいは明確な関係が無い、といった傾向です。
- パラメータの範囲のうち、良い値が集まっている位置（有望そうな領域のヒント）です。
- ある横軸位置でのばらつき：縦方向に広く散らばっていれば、その付近では他のパラメータも目的に強く効いていることを示します。
見方
- 点：各観測トライアルです。横位置が選択したパラメータ、縦位置が選択した目的関数です。
- 強調表示される点：
- 単目的の Study：Best（最良）のトライアルを、その他（Trials）と区別して強調します。
- 多目的の Study：Pareto（パレート最適）を Non-Pareto(非パレート最適) と区別して強調します。
- はっきりした右肩下がりや右肩上がりは、そのパラメータが目的に効いている兆候です。平坦で一様な散らばりは、単独では効きが小さい兆候です。
操作
| 項目 | 説明 |
|---|---|
| Parameter | 横軸のパラメータを選びます。 |
| Objective | 縦軸の目的関数を選びます。 |
| Log Scale | 縦軸（目的関数）を対数スケールで表示します（正の値のみ）。 |
| 点をクリック | そのトライアルの詳細（パラメータ、目的値、パレートランク）を確認できます。 |
解釈上の注意
- これは周辺的な見方です。他のパラメータは固定されておらず、点ごとに自由に変化しています。そのため平坦に見えても「そのパラメータが重要でない」とは限らず、他パラメータとの相互作用で効果が隠れている場合があります。Importance Chart と併せて確認してください。
- 観測トライアルだけを描くため、試行の少ないパラメータ範囲は単に点が少なくなるだけで、補間や外挿は行いません。
PDP との違い
- PDP Chart：サロゲートモデルを学習し、他の変数をモデル上で平均化（周辺化）した、1 パラメータの平均的な効果を描きます（未試行領域への外挿を含む）。
- Slice Chart：モデルを使わず、観測トライアルをそのまま散布します。他パラメータは制御されないため、散布は「モデルで切り出した効果」ではなく「実際に起きたこと」を表します。