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

著者

• 森下, 光之助 モリシタ, ミツノスケ

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

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

• 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:
  • NDC9 : 007.13
  • NDC10 : 007.13
  • NDLC : M121
• 件名:
  • BSH : 機械学習
  • NDLSH : 機械学習