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늦깎이 공대생의 인공지능 연구실
[해석할 수 있는 기계학습(6-4)]영향력 있는 인스턴스(Influential Instances)
기계학습 모델은 궁극적으로 학습 데이터의 산물이며 학습 인스턴스 중 하나를 삭제하면 결과 모델에 영향을 미칠 수 있습니다. 학습 데이터에서 학습 인스턴스를 삭제하면 모델의 매개 변수나 예측이 크게 변경될 때 우리는 학습 인스턴스를 "영향력"이라고 합니다. 영향력 있는 학습 인스턴스를 식별함으로써, 우리는 기계학습 모델을 "디버그"하고 그들의 행동과 예측을 더 잘 설명할 수 있습니다. 이 장에서는 영향력 있는 인스턴스를 식별하는 두 가지 방법, 즉 삭제 진단 및 영향 함수를 보여 줍니다. 두 가지 접근법 모두 강력한 통계량을 기반으로 하며, 이 통계량은 이상치(Outlier) 또는 모델 가정 위반의 영향을 덜 받는 통계적 방법을 제공합니다. 강력한 통계량은 데이터의 강력한 추정치(예: 평균 추정치 또는 예..
해석할 수 있는 기계학습/6. 예제 기반 설명
2021. 4. 5. 22:32