문과생CS정복기

블랙박스 모델모델이 explainability도 높고 performance도 높으면 좋지만 explainability는 낮은데 performance만 좋은 경우들이 있습니다. 이런 경우를 우리는 모델이 블랙박스다 라고 표현합니다.모델이 블랙박스라는 뜻은 그 모델의 내부 작동 방식이 불투명하거나 이해하기 어렵다는 의미입니다. 주로 인공지능이나 머신러닝 모델에 대해 사용되는 용어로, 입력과 출력 사이의 관계는 알 수 있지만, 그 과정이 어떻게 이루어지는지는 명확하지 않거나 설명하기 어렵다는 점을 강조합니다.블랙박스 모델은 다음과 같은 특징이 있습니다:불투명성: 모델이 예측을 어떻게 하는지 내부 구조나 과정을 이해하기 어렵습니다.복잡성: 모델이 매우 복잡해서 사람이 일일이 분석하기 어려운 경우가 많습니다. 예..

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..