lime
-
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(..