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늦깎이 공대생의 인공지능 연구실
[해석할 수 있는 기계학습(5-4)] 특성 상호작용( Feature Interaction)
특성값이 예측 모델에서 서로 상호 작용할 때 하나의 특성에 대한 효과는 다른 특성값에 따라 결정되기 때무에 예측값은 항상 특성값의 합으로만 표현되지 않습니다. 아리스토엘레스의 "전체는 부분의 합보다 크다"라는 말은 상호작용의 존재하에 적용되어 있습니다. 특성 상호작용이란 무엇인가? 기계학습 모델이 두 가지 특성을 기반으로 예측을 하는 경우 예측을 네 가지 측면, 즉 상수항, 첫 번째 특성에 대한 측면, 두 번째 특성에 대한 측면, 그리고 두 가지 특성 사이의 상호작용에 대한 측면으로 나누어서 볼 수 있습니다. 두 가지 특성값 사이의 상호작용은 개별 특성값의 효과를 고려한 후 특성값을 변경함으로써 발생하는 예측값의 변화를 나타냅니다. 예를 들어 모델은 집의 크기(큰 경우 및 작은 경우)및 위치(좋거나 나쁘..
해석할 수 있는 기계학습/5. 모델 불특정성 방법
2020. 5. 17. 16:41