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  1. Akionux (akionux@status.akionux.net)'s status on Thursday, 10-Dec-2020 08:27:10 JST Akionux Akionux
    SHAP(SHapley Additive exPlanations)で機械学習モデルを解釈する - Dropout - https://dropout009.hatenablog.com/entry/2019/11/20/091450
    In conversation Thursday, 10-Dec-2020 08:27:10 JST from status.akionux.net permalink

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    1. Domain not in remote thumbnail source whitelist: cdn-ak.f.st-hatena.com
      SHAP(SHapley Additive exPlanations)で機械学習モデルを解釈する
      from dropout009
      はじめに この記事で書いていること、書いていないこと アルバイトゲームとShapley Value 機械学習モデルへの応用 参考文献 はじめに ブラックボックスモデルを解釈する手法として、協力ゲーム理論のShapley Valueを応用したSHAP(SHapley Additive exPlanations)が非常に注目されています。SHAPは各インスタンスの予測値の解釈に使えるだけでなく、Partial Dependence Plotのように予測値と変数の関係をみることができ、さらに変数重要度としても解釈が可能であるなど、ミクロ的な解釈からマクロ的な解釈までを一貫して行える点で非常に優れた解…

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