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늦깎이 공대생의 인공지능 연구실
[해석할 수 있는 기계학습(5-3)] 누적지역효과도( Accumulated Local Effects Plot)
누적 지역 효과(Accumulated Local Effects)는 특성값이 기계학습 모델의 예측에 평균적으로 어떤 영향을 미치는지 설명합니다. ALE 플롯은 부분의존도(PDP)에 비해 빠르고 편향되지 않은 대안책입니다. 부분의존도는 이해하기 쉽고 두 방법 모두 동일한 목표를 지향하므로 먼저 부분의존도에 대한 내용을 읽어보기를 권해드립니다. 둘 다 특성값이 평균적으로 예측에 어떤 영향을 주는지 설명해줍니다. 지금부터 부분의존도가 각 특성값들이 상관관계가 있을 때 심각한 문제를 나타내고 있다는 점을 설명드리고자 합니다. 동기 및 직관 기계 학습 모델의 특성값들이 서로 상관관계가 있을때, 부분의존도를 신뢰할 수 없게 됩니다. 다른 특성값과 강한 상관관계가 있는 어떤 특성값에 대한 부분의존도의 계산에는 현실적으..
해석할 수 있는 기계학습/5. 모델 불특정성 방법
2020. 4. 30. 23:58