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늦깎이 공대생의 인공지능 연구실
[해석할 수 있는 기계학습(4-6)] 룰핏(RuleFit)
Friedman과 Popescu(2008)이 제안한 룰핏(RuleFit)알고리즘은 의사결정 규칙의 형태로 자동으로 검출된 상호작용 효과를 포함하는 희박한 선형 모델(Sparse linear models)을 학습합니다. 선형 회귀 모델은 특성값 사이의 상호작용을 설명하지 않습니다. 선형 모델처럼 단순하고 해석 가능한 모델이면서도 특성값의 상호작용을 통합하는 것이 편리하지 않을까요? 룰핏은 이러한 질문에 대한 답이라고 할 수 있습니다. 룰핏은 본래 특성값과 함께 희박한 선형 모델을 학습하고 또한 의사결정 규칙인 다수의 새로운 특성값을 학습합니다. 이러한 새로운 특성값은 원래의 특성값과의 상호작용을 찾아냅니다. 룰핏은 의사결정 트리에서 이와 같은 특성값을 자동으로 생성합니다. 트리를 통과하는 각 경로는 분할된..
해석할 수 있는 기계학습/4. 해석할 수 있는 모델
2020. 3. 1. 00:56