機械学習を解釈する技術 : 予測力と説明力を両立する実践テクニック

書誌事項

機械学習を解釈する技術 : 予測力と説明力を両立する実践テクニック

森下光之助著

技術評論社, 2021.8

タイトル別名

Techniques for interpreting machine learning

タイトル読み

キカイ ガクシュウ オ カイシャク スル ギジュツ : ヨソクリョク ト セツメイリョク オ リョウリツ スル ジッセン テクニック

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注記

参考文献: 各章末

内容説明・目次

内容説明

あらゆる予測モデルを解釈する4つの手法PFI、PD、ICE、SHAP/特徴量の重要度/特徴量と予測値の関係性/インスタンスごとの異質性/予測の理由—そのモデルの振る舞いを説明できますか?

目次

  • 1章 機械学習の解釈性とは
  • 2章 線形回帰モデルを通して「解釈性」を理解する
  • 3章 特徴量の重要度を知る—Permutation Feature Importance
  • 4章 特徴量と予測値の関係を知る—Partial Dependence
  • 5章 インスタンスごとの異質性をとらえる—Individual Conditional Expectation
  • 6章 予測の理由を考える—SHapley Additive exPlanations
  • 付録A Rによる分析例—tidymodelsとDALEXで機械学習モデルを解釈する
  • 付録B 機械学習の解釈手法で線形回帰モデルを解釈する

「BOOKデータベース」 より

詳細情報

  • NII書誌ID(NCID)
    BC0890163X
  • ISBN
    • 9784297122263
  • 出版国コード
    ja
  • タイトル言語コード
    jpn
  • 本文言語コード
    jpn
  • 出版地
    東京
  • ページ数/冊数
    xiii, 257p
  • 大きさ
    21cm
  • 分類
  • 件名
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