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書誌情報サマリ

書名

機械学習を解釈する技術　 予測力と説明力を両立する実践テクニック 　

著者名 森下 光之助／著
著者名ヨミ モリシタ,ミツノスケ
出版者 技術評論社
出版年月 2021.8

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No. 所蔵館 資料番号 請求番号 資料種別 配架場所 帯出区分 状態 貸出
1 野畑210159802007.1/ﾓ/一般図書成人室　在庫  ○

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書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

タイトルコード 1003000739283
書誌種別 図書
書名 機械学習を解釈する技術　 予測力と説明力を両立する実践テクニック 　
書名ヨミ キカイ ガクシュウ オ カイシャク スル ギジュツ
副書名 予測力と説明力を両立する実践テクニック
副書名ヨミ ヨソクリョク ト セツメイリョク オ リョウリツ スル ジッセン テクニック
著者名 森下 光之助／著
著者名ヨミ モリシタ,ミツノスケ
出版者 技術評論社
出版年月 2021.8
ページ数 13,257p
大きさ 21cm
ISBN 4-297-12226-3
ISBN 978-4-297-12226-3
分類記号 007.13
内容紹介 機械学習の解釈手法のうち、実務において特に有用であるPFI、PD、ICE、SHAPについて解説。Rを用いて機械学習モデルを構築し解釈する方法、線形回帰モデルを機械学習の解釈手法を通して解釈する方法も取り上げる。
著者紹介 東京大学大学院経済学研究科で経済学修士号を取得。TVISION INSIGHTS株式会社執行役員兼データ・テクノロジー本部副本部長。テレビデータの分析等を行う。
件名1 機械学習

(他の紹介)内容紹介 あらゆる予測モデルを解釈する４つの手法ＰＦＩ、ＰＤ、ＩＣＥ、ＳＨＡＰ／特徴量の重要度／特徴量と予測値の関係性／インスタンスごとの異質性／予測の理由―そのモデルの振る舞いを説明できますか？
(他の紹介)目次 １章　機械学習の解釈性とは
２章　線形回帰モデルを通して「解釈性」を理解する
３章　特徴量の重要度を知る―Ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ　Ｆｅａｔｕｒｅ　Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ
４章　特徴量と予測値の関係を知る―Ｐａｒｔｉａｌ　Ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅ
５章　インスタンスごとの異質性をとらえる―Ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ　Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ　Ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎ
６章　予測の理由を考える―ＳＨａｐｌｅｙ　Ａｄｄｉｔｉｖｅ　ｅｘＰｌａｎａｔｉｏｎｓ
付録Ａ　Ｒによる分析例―ｔｉｄｙｍｏｄｅｌｓとＤＡＬＥＸで機械学習モデルを解釈する
付録Ｂ　機械学習の解釈手法で線形回帰モデルを解釈する

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