Accumulated Local Effects（ALE）で機械学習モデルを解釈する / TokyoR95

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skypenguins 解釈性欲しいならブラックボックスモデル使わずに初めからベイズ学習で良くね？ALEとやらでやってる内容もベイズ学習と同じような気がする…

2021/10/31 リンク

Aobei Partial dependenceは外挿が起きる。

2021/11/04 リンク

misshiki 36ページのスライド資料。

2021/11/01 リンク

skypenguins 解釈性欲しいならブラックボックスモデル使わずに初めからベイズ学習で良くね？ALEとやらでやってる内容もベイズ学習と同じような気がする…

2021/10/31 リンク

omega314 予測精度と解釈性の両立に関しては、普通にベイズ学習やっとけと思ってしまう。

機械学習

2021/10/31 リンク

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Accumulated Local Effects（ALE）で機械学習モデルを解釈する / TokyoR95

2021年10月30日に行われた、第95回R勉強会@東京（#TokyoR）での発表資料です。 https://tokyor.connpass... 2021年10月30日に行われた、第95回R勉強会@東京（#TokyoR）での発表資料です。 https://tokyor.connpass.com/event/225967/ コードはこちらになります。 https://github.com/dropout009/tokyor95

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katz19552022/03/29
Aobei2021/11/04
misshiki2021/11/01
hnagoya2021/11/01
marices1992021/11/01
Hiro_Matsuno2021/11/01
sey3232021/10/31
mktj26852021/10/31
skypenguins2021/10/31
sakito09022021/10/31
dhesusan46492021/10/31
omega3142021/10/31
demacs2021/10/31
tkos-rg2021/10/31
yuiseki2021/10/31
samurairodeo2021/10/30
imyutaro2021/10/30

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