保護中: 説明できる機械学習(2)解釈可能なモデル(ロジスティック回帰モデル) 機械学習:Machine Learning Twitter Facebook はてブ Pocket LINE コピー 2023.06.14 2021.07.16 このコンテンツはパスワードで保護されています。閲覧するには以下にパスワードを入力してください。 パスワード: {{#message}}{{{message}}}{{/message}}{{^message}}送信は失敗しました。 サーバーから「{{status_text}}」というレスポンスがありました（コード: {{status_code}}）。 このフォーム処理機能の開発者に連絡して、このメッセージを改善してください。 さらに詳しく{{/message}}{{#message}}{{{message}}}{{/message}}{{^message}}送信は成功したようです。 サーバーのレスポンスが OK でも、送信が処理されていない場合があります。 このフォーム処理機能の開発者に連絡して、このメッセージを改善してください。 さらに詳しく{{/message}}送信しています…
コメント
[…] 次回はロジスティック回帰モデルについて述べる。 […]
[…] データサイエンティストのクリストフ・モルナル（Christoph Molnar）氏が著した『解釈可能な機械学習──ブラックボックス化したモデルを説明可能にするためのガイド』の日本語訳がWeb上で無料公開されている。前回はロジスティック回帰モデルについて述べた。今回はそれらの拡張であるGLM、GAMについて述べる。 […]
[…] 説明できる機械学習(3)解釈可能なモデル(ロジスティック回帰モデル) […]
[…] 分類(classification) : 出力を有限個のシンボルに限定したモデル。様々なアルゴリズムがあるが、一例として実際の計算を行うときには、シグモイド関数等を用いたロジスティック回帰等が行われる。 […]