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 引用元https://github.com/interpretml/DiCE 近年では、ブラックボックスと呼ばれる機械学習の解釈性に注目が集まっており、予測の結果について説明するための手法がいくつか考案されてます。代表的なものとしては、LIME(Local Surrogate)やSHAP(SHapley Additive exPlanation Values)があります。 www.medi-08-data-06.work 例えば、ある病気になるかどうかの予測モデルを考えてみましょう。病気は、年齢や、性別、BMI、運動、食事習慣などから予測されます。 太郎さんがその病気にかかる確率が高いと予測さ… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fwww.medi-08-data-06.work%2Fentry%2Fusing_dice" title="機械学習モデルを使って反実仮想を生成する - 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-wadsworth02/20210605/20210605170117.gif Hatena Blog https://hatena.blog 2021-06-05 17:28:40 rich https://www.medi-08-data-06.work/entry/using_dice 1.0 100%