2024-11

Python

ICEによりデータごとの特徴量と予測値の関係を捉える

この記事は機械学習モデルにおける特徴量と予測値の関係を捉える手法としてICEについて説明した記事になります。具体的には「特徴量と予測値の関係」、「ICEとは」、「ICEとPDの違い」、「ICEとPDの実行」、「因果関係としての解釈」、「参考書籍」について解説しています。
Python

SHAPで機械学習モデルの予測を解釈

この記事は機械学習モデルの予測を解釈する手法としてSHAPについてまとめた記事です。具体的には「機械学習の予測の理由」、「Shapley値について」、「SHAPの実行」、「SHAPで様々な可視化を実行」、「参考書籍」について解説しています。
Python

PD(Partial Dependence)により特徴量と目的変数の関係を理解

この記事はPD(Partial Dependence)による特徴量と目的変数の関係について解説した記事になります。具体的に「特徴量と予測値の関係」、「PDとは?」、「因果関係としての解釈」、「参考書籍」についてまとめています。
Python

PFI(Permutation Feature Importance)による機械学習モデルの解釈

この記事はPFIによる機械学習の解釈についてまとめた記事になります。具体的には「特徴量重要度と機械学習モデルの解釈」、「PFI」、「GPFI」、「特徴量重要度と因果関係」、「参考書籍」についてまとめています。