Dropout

データサイエンスについて勉強したことを書いていきます。機械学習、解釈性、因果推論など。

2019-11-01から1ヶ月間の記事一覧

SHAP(SHapley Additive exPlanations)で機械学習モデルを解釈する

はじめに この記事で書いていること、書いていないこと アルバイトゲームとShapley Value 機械学習モデルへの応用 参考文献 はじめに ブラックボックスモデルを解釈する手法として、協力ゲーム理論のShapley Valueを応用したSHAP(SHapley Additive exPlanati…

tidymodelsとDALEXによるtidyで解釈可能な機械学習

はじめに パッケージ シミュレーション1 データ モデル DALEXによる解釈 変数重要度 PDP シミュレーション2 データの作成 DALEXによる解釈 PDP ICE Plot Conditional PDP clusterd ICE Plot まとめ 参考文献 ※この記事をベースにした2020年1月25日に行われた…

tidymodelsによるtidyな機械学習(その3:ハイパーパラメータのチューニング)

はじめに 前処理 ハイパーパラメータのサーチ Train/Validationデータ 前処理レシピ 学習用モデル ハイパーパラメータ チューニング まとめ 参考文献 はじめに 前回の記事ではハイパーパラメータのチューニングをfor loopを用いたgrid searchでやっっていま…