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“ALEは特徴量が強く相関する場合でも、(データが存在する範囲での)特徴量をとモデルの予測値の関係をうまく解釈することができる”
skypenguins のブックマーク 2021/08/20 05:21
Accumulated Local Effects(ALE)で機械学習モデルを解釈する - Dropout[機械学習][deeplearning]“ALEは特徴量が強く相関する場合でも、(データが存在する範囲での)特徴量をとモデルの予測値の関係をうまく解釈することができる”2021/08/20 05:21
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dropout009.hatenablog.com2021/08/08
はじめに Partial Dependence 特徴量が独立の場合 数式による確認 PDの実装 特徴量が相関する場合 PDがうまく機能しない原因 Marginal Plot Marginal Plotの数式 Marginal Plotのアルゴリズム Maginal Plotの実装...
23 人がブックマーク・3 件のコメント
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“ALEは特徴量が強く相関する場合でも、(データが存在する範囲での)特徴量をとモデルの予測値の関係をうまく解釈することができる”
skypenguins のブックマーク 2021/08/20 05:21
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Accumulated Local Effects(ALE)で機械学習モデルを解釈する - Dropout
dropout009.hatenablog.com2021/08/08
はじめに Partial Dependence 特徴量が独立の場合 数式による確認 PDの実装 特徴量が相関する場合 PDがうまく機能しない原因 Marginal Plot Marginal Plotの数式 Marginal Plotのアルゴリズム Maginal Plotの実装...
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