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商品説明
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?
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収録内容
| 1 | 1章 機械学習の解釈性とは |
| 2 | 2章 線形回帰モデルを通して「解釈性」を理解する |
| 3 | 3章 特徴量の重要度を知る―Permutation Feature Importance |
| 4 | 4章 特徴量と予測値の関係を知る―Partial Dependence |
| 5 | 5章 インスタンスごとの異質性をとらえる―Individual Conditional Expectation |
| 6 | 6章 予測の理由を考える―SHapley Additive exPlanations |
| 7 | 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 |
| 8 | 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 |
