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늦깎이 공대생의 인공지능 연구실
[해석할 수 있는 기계학습(5-1)] 부분의존도(Partial Dependence Plot)
부분의존도(PDP 또는 PD plot)는 기계학습 모델의 예측 결과에 대한 하나 또는 두개의 특성들이 갖는 한계 효과(Marginal effect)를 보여줍니다(J. H. Friedman 2001). 부분의존도는 목표값과 특성값 사이의 관계가 선형인지, 변화가 없는지, 혹은 복잡한지를 나타냅니다. 예를 들어, 선형 회귀 모델을 적용할 때, 부분의존도는 선형 관계를 보여줍니다. 회귀에 대한 부분의존함수는 다음과 같은 식으로 나타냅니다. $$\hat{f}_{x_S}(x_S)=E_{x_C}\left[\hat{f}(x_S,x_C)\right]=\int\hat{f}(x_S,x_C)d\mathbb{P}(x_C)$$ \(x_S\)는 부분의존함수를 나타내기 위한 특성값이고, \(x_C\)는 기계학습 모델 \(\hat{..
해석할 수 있는 기계학습/5. 모델 불특정성 방법
2020. 3. 21. 19:39