コース15-機械学習の説明性

120.講座一覧:機械学習の説明性(Machine Learning Explainability)[Kaggle日本語訳]

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機械学習モデルから人間が理解できる洞察を抽出します。

モデルインサイトのユースケース(Use Cases for Model Insights)

なぜ、いつ洞察が必要ですか?

順列の重要性(Permutation Importance)

モデルはどの機能が重要だと思いますか?

部分プロット(Partial Plots)

各機能は予測にどのように影響しますか

SHAP値(SHAP Values)

個々の予測を理解する

SHAP値の高度な使用(Advanced Uses of SHAP Values)

さらに詳細なモデルの洞察を得るためにSHAP値を集計します

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