모델해석력
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머신러닝 해석력 시리즈 4탄: 라임(LIME)으로 모델 해석력 개선하기!분석 이야기/머신러닝 2018.12.10 10:45
그 동안 머신러닝 해석력 시리즈를 통해서 머신러닝의 부분 의존성(PD; Partial Dependence), 데이터 세트 해석 등을 소개해드렸는데요. 오늘은 라임(LIME; Local Interpretable Model-Agnostic Explanation)을 통해 머신러닝 모델의 해석력을 개선할 수 있는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 머신러닝 모델 해석력 시리즈 1탄, 2탄, 3탄을 놓치셨다면 아래 링크를 통해 확인해주세요! 머신러닝 해석력 시리즈 1탄: 인공지능(AI)과 머신러닝을 신뢰하기 위한 필수 조건, 해석력!머신러닝 해석력 시리즈 2탄: 데이터 세트를 이해하고 해석하는 방법 머신러닝 해석력 시리즈 3탄: 부분의존성(PD) & 개별조건부기대치(ICE) 플롯 정복하기! 머신러닝에는 의사결정 트리(..
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머신러닝 해석력 시리즈 3탄: 부분의존성(PD) & 개별조건부기대치(ICE) 플롯 정복하기!분석 이야기/머신러닝 2018.07.27 10:41
머신러닝 모델 해석력 시리즈 3탄! 오늘은 머신러닝 모델의 작동 원리에 대한 인사이트를 도출할 수 있는 변수를 표시하는 두 가지 방법에 대해 자세히 살펴보고자 합니다. 머신러닝 모델 해석력 시리즈 1탄과 2탄을 놓치셨다면, 클릭해주세요! 1탄: 인공지능(AI)과 머신러닝을 신뢰하기 위한 필수 조건, 해석력! 2탄: 머신러닝 해석력 시리즈 2탄: 데이터 세트를 이해하고 해석하는 방법 데이터 과학자가 모델이 어떻게 작동하는지에 대해 자세히 알고 싶어할 때, 단순히 모델의 정확성을 평가하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 데이터 과학자들은 종종 모델 입력 변수가 어떻게 작동하는지 또 입력 변수의 값에 따라 모델의 예측이 어떻게 변화하는지 알아야 하는데요. 이 정보를 사용해 모델의 결함을 찾고, 최상의 모델을 선..