<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>tngwnaho</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/tngwnaho/</author_url>
  <blog_title>Think Outside the Box</blog_title>
  <blog_url>https://tanipyosu.hateblo.jp/</blog_url>
  <categories>
  </categories>
  <description>「A Unified Approach toInterpreting Model Predictions」を読んだ内容をまとめる。 概要 ●どういう内容？ 「モデルAとモデルBの精度を比較した時、モデルAの方がモデルBよりもAccuracyが高いが、何故なのかわからない」といったことはよくある →それを解決するのがSHAP。何の特徴量が効果的に働いているから精度が高いということがわかる ●SHAPとは？ 特徴量ごとの重要度を求める方法 ●SHAPはどういう時に利用できそう モデルの比較を行いたい時 モデルを作成したが、複雑なモデルすぎて、どの特徴量が最終的に効果的だったのかがよくわからない時 …</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ftanipyosu.hateblo.jp%2Fentry%2F2019%2F07%2F27%2F233905&quot; title=&quot;A Unified Approach toInterpreting Model Predictions - Think Outside the Box&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=%20f</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2019-07-27 23:39:05</published>
  <title>A Unified Approach toInterpreting Model Predictions</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://tanipyosu.hateblo.jp/entry/2019/07/27/233905</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
