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  <author_name>chito_ng</author_name>
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  <blog_title>まずは蝋の翼から。</blog_title>
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    <anon>Python</anon>
    <anon>使い方メモ(ライブラリ)</anon>
    <anon>機械学習</anon>
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  <description>はじめに 機械学習タスクにおいて、ブラックボックス性を減らし解釈性を上げるためにどの特徴量がどれくらい効いたかを示す必要性が増えている。また、特徴量選択やフィーチャーエンジニアリングの際にも参考になる。そのため、機械学習タスクをやるにあたって必須のスキルとなっているのでまとめてみる。 なお、構成や大まかな流れは以下のスライドからかなり引用しています(というか、下記スライドに個人的なメモを追加して書いただけに近い)。 speakerdeck.com 機械学習モデルに対しての特徴量解釈は主に以下の3つの観点がある、 どの特徴量が重要か 各特徴量が予測にどう影響するか ある予測結果に対して特徴量がど…</description>
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  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fknknkn.hatenablog.com%2Fentry%2F2019%2F05%2F07%2F215124&quot; title=&quot;各モデルで使われる変数重要度についてまとめる - まずは蝋の翼から。&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
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  <published>2019-05-07 21:51:24</published>
  <title>各モデルで使われる変数重要度についてまとめる</title>
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