Model Explanation 모델설명

모델 설명(Model Explanation)은 머신러닝 모델의 예측 결과를 이해하고 신뢰할 수 있도록 하는 중요한 과정입니다. 모델 설명은 특히 블랙박스 모델(예: 딥러닝, 랜덤 포레스트)에서 중요합니다. 모델 설명을 위해 다양한 방법과 도구가 존재하며, 대표적인 방법은 다음과 같습니다:1. 단순 모델 사용단순하고 해석 가능한 모델(예: 선형 회귀, 의사결정 나무)을 사용하면 모델의 동작을 더 쉽게 설명할 수 있습니다.2. Feature Importance특징 중요도는 모델이 예측을 위해 사용하는 각 특징의 상대적 중요도를 나타냅니다. 랜덤 포레스트와 같은 앙상블 모델에서는 각 특징의 중요도를 추출할 수 있습니다.예시from sklearn.ensemble import RandomForestClassifi..
ML 2024. 5. 30. 14:57
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