保護中: 説明できる機械学習(7)モデル非依存の解釈(PDP) 推論技術:inference Technology Twitter Facebook はてブ Pocket LINE コピー 2023.05.25 2021.08.04 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
[…] 以上、解釈可能なモデルについて述べた。次回は、後付け解釈のモデルについて述べたいと思う。 […]
[…] 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。前回はモデル非依存の解釈のうちPDP(Partial dependence Plot)について述べた、今回はIndividual Conditional Expectation (ICE) plotsについて述べたいと思う。 […]
[…] 説明できる機械学習(8) モデル非依存の解釈(PDP) […]