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
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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
技術評論社, 2021.8
- タイトル別名
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Techniques for interpreting machine learning
- タイトル読み
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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