h-wadsworth02 https://blog.hatena.ne.jp/h-wadsworth02/ データの裏側を歩く https://www.medi-08-data-06.work/ 機械学習 Python 機械学習モデルは、統計モデルよりも予測に長けた手法であり、皆様もご存知の通り様々な場面で用いられています。一方で、結果の解釈の面ではブラックボックスになりやすいため、モデルの作成時のみならず、機械学習に覚えのない方々とコミュニュケーションをする上でも重要な課題です。 そんな、機械学習モデルと対話するためのツールがSAHP値(SHapley Additive exPlanation Values)です。SHAPを使うと、機械学習モデルが特徴量をどのように使って予測をしたのか、特徴量は予測結果にどれぐらい影響を与えているのか、などをデータ全体(Global)、さらに個別のサンプルごと(Indivi… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fwww.medi-08-data-06.work%2Fentry%2Fhow_to_use_shap" title="SHAPを使って機械学習モデルと対話する - データの裏側を歩く" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/h/h-wadsworth02/20191126/20191126130819.jpg Hatena Blog https://hatena.blog 2019-11-26 12:59:13 rich https://www.medi-08-data-06.work/entry/how_to_use_shap 1.0 100%