반응형 r explainable AI1 SHAP value에 대한 간단한 소개(with R) 소개 머신 러닝 알고리즘(랜덤 포레스트, xgboost, 딥 러닝 등)을 활용한 복잡한 예측 모델은 해석하기 쉽지 않죠. 예를 들어, 부도 발생 가능성이 90%인 것과 같은 특정 예측(확률 값)이 주어지면 해당 값을 얻기 위한 각 입력 변수의 영향은 무엇입니까? 최근 이러한 블랙박스 모델을 해석하는(Explainable AI) 기술이 많이 발전하고 있어요. 그중 하나가 바로 Scott M. Lundberg가 개발한 SHAP(SHapley Additive exPlanations)이에요. 판매 점수 모델이라는 것을 한번 생각해 볼까요? 우편번호 "A1"에 거주하는 고객이 "10개 구매"로 점수가 95%이고, 다른 우편번호 "A2" 및 "7개 구매"에 있는 고객의 점수는 60%라고 가정하죠. 우선, 각 변수는.. 2022. 1. 1. 이전 1 다음 반응형
