機械学習における解釈アルゴリズムの定義と応用

機械学習における重要な問題は、モデルの予測の理由を理解することです。既存のアルゴリズムモデルを通じてアルゴリズムの機能を知ることはできますが、なぜそのモデルがそのような予測結果を生み出すのかを説明することは困難です。ただし、解釈アルゴリズムは、関心のある結果や意味のある変動効果を特定するのに役立ちます。

説明アルゴリズムを使用すると、結果を予測するだけでなく、モデル内の変数間の関係を理解できるようになります。したがって、複数のアルゴリズムを使用することで、特定のモデルの独立変数と従属変数の関係をより深く理解できるようになります。

説明アルゴリズム

線形/ロジスティック回帰は、1 つ以上の独立変数間の線形関係を持つ従属変数をモデル化するために使用される統計手法です。 。この方法は、係数の合計をテストすることで変数間の関係を理解するのに役立ちます。

デシジョン ツリーは、ツリー状のモデルを作成して意思決定を行う機械学習アルゴリズムです。分岐の分割ルールを分析することで、変数間の関係を理解するのに役立ちます。

主成分分析 (PCA): 可能な限り多くの分散を保持しながら、データを低次元空間に投影する次元削減手法。 PCA を使用すると、データを単純化したり、特徴の重要性を判断したりできます。

LIME (ローカル解釈可能なモデルに依存しない説明): 線形回帰やデシジョン ツリーなどの手法を使用してより単純なモデルを構築し、予測に基づいてモデルを近似することで、機械学習モデルの予測を説明します。 。

SHAPLEY (Shapley Additive の説明): 「限界寄与」の概念に基づく方法を使用して、予測に対する各特徴の寄与を計算することで、機械学習モデルの予測を説明します。場合によっては、SHAP よりも正確です。

SHAP (Shapley 近似): 予測における各特徴の重要性を推定することによって機械学習モデルを説明する予測手法。 SHAP は「ジョイント ゲーム」と呼ばれる方法を使用して Shapley 値を近似し、一般に SHAPLEY よりも高速です。

以上が機械学習における解釈アルゴリズムの定義と応用の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。