<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>takaherox</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/takaherox/</author_url>
  <blog_title>tkherox blog</blog_title>
  <blog_url>https://takaherox.hatenablog.com/</blog_url>
  <categories>
    <anon>データ分析</anon>
    <anon>データサイエンス</anon>
    <anon>SHAP</anon>
    <anon>モデル評価</anon>
  </categories>
  <description>はじめに SHAPとは ライブラリについて インストール データセット モデル作成 LightGBM Xgboost SHAP Value Violin Plot Dependence Plot Monotonic Constraints まとめ はじめに XAI（Explainable AI）という言葉を聞いたことはありますでしょうか． 日本語では「説明可能なAI」と呼ばれていて，構築した学習モデルが入力に対してどのように出力に起因したのかというモデルの解釈性を示す分野として注目を集めております．機械学習のモデルはブラックボックスとなりがちなため，なぜそのような結果になったのかという解釈は一…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ftakaherox.hatenablog.com%2Fentry%2F2020%2F07%2F06%2F234337&quot; title=&quot;SHAPでモデルを解釈してみた - tkherox blog&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>
  <image_url>https://chart.apis.google.com/chart?cht=tx&amp;chl=%5Cdisplaystyle%7B%0Ag%28z%29%20%3D%20%5Cphi_0%20%5C%7Bx%5En%2By%5En%5C%7D%3Dz%5En%20%5C%5C%0A%5C%7Bx_n%2By_n%5C%7D%3Dz_n%0A%7D</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2020-07-06 23:43:37</published>
  <title>SHAPでモデルを解釈してみた</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://takaherox.hatenablog.com/entry/2020/07/06/234337</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
