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機械学習を解釈する技術
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機械学習を解釈する技術/森下光之助機械学習を解釈する技術/森下光之助1,600 円最安値
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- ■カテゴリ:中古本■ジャンル:女性・生活・コンピュータ コンピューター・インターネットその他■出版社:技術評論社■出版社シリーズ:■本のサイズ:単行本■発売日:2021/08/01■カナ:キカイガクシュウオカイシャクスルギジュツ モリシタミツノスケ
【中古】機械学習を解釈する技術 / 森下光之助【中古】機械学習を解釈する技術 / 森下光之助1,600 円最安値
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- 機械学習を解釈する技術 単行本 の詳細 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。 カテゴリ: 中古本 ジャンル: 女性・生活・コンピュータ コンピューター・インターネットその他 出版社: 技術評論社 レーベル: 作者: 森下光之助 カナ: キカイガクシュウオカイシャクスルギジュツ / モリシタミツノスケ サイズ: 単行本 ISBN: 4297122263 発売日: 2021/08/01 関連商品リンク : 森下光之助 技術評論社
機械学習を解釈する技術/森下光之助機械学習を解釈する技術/森下光之助1,690 円送料無料レビューを見る
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【中古】機械学習を解釈する技術 / 森下光之助【中古】機械学習を解釈する技術 / 森下光之助1,690 円送料無料
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- 【送料無料】 機械学習を解釈する技術 単行本 の詳細 出版社: 技術評論社 レーベル: 作者: 森下光之助 カナ: キカイガクシュウオカイシャクスルギジュツ / モリシタミツノスケ サイズ: 単行本 ISBN: 4297122263 発売日: 2021/08/01 関連商品リンク : 森下光之助 技術評論社
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1,913 円Yahoo!ショッピングブックスドリーム 学参ストア1号店
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/森下光之助(著者)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/森下光之助(著者)1,996 円
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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 / 森下光之助 〔本〕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 / 森下光之助 〔本〕2,948 円送料無料
- 発売日:2021年08月 / ジャンル:建築・理工 / フォーマット:本 / 出版社:技術評論社 / 発売国:日本 / ISBN:9784297122263 / アーティストキーワード:森下光之助 内容詳細: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?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 C・・・
森下光之助 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 Book森下光之助 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 Book2,948 円
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- ご注文後のキャンセル・返品は承れません。発売日:2021年08月/商品ID:5880551/ジャンル:DOMESTIC BOOKS/フォーマット:Book/構成数:1/レーベル:技術評論社/アーティスト:森下光之助/アーティストカナ:モリシタ ミツノスケ/タイトル: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/タイトルカナ:キカイ ガクシユウ オ カイシヤクスル ギジユツ ヨソクリヨク ト セツメイリヨク オ リヨウリツスル ジツセン テクニツク
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2,948 円
- 本 ISBN:9784297122263 森下光之助/著 出版社:技術評論社 出版年月:2021年08月 サイズ:257P 21cm コンピュータ ≫ プログラミング [ 機械学習・深層学習 ] キカイ ガクシユウ オ カイシヤク スル ギジユツ ヨソクリヨク ト セツメイリヨク オ リヨウリツ スル ジツセン テクニツク 登録日:2021/08/04 ※ページ内の情報は告知なく変更になることがあります。
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- 予測力と説明力を両立する実践テクニック 出版社名:技術評論社著者名:森下光之助発行年月:2021年08月キーワード:キカイ ガクシュウ オ カイシャクスル ギジュツ、モリシタ,ミツノスケ
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- 本 ISBN:9784297122263 森下光之助/著 出版社:技術評論社 出版年月:2021年08月 サイズ:257P 21cm コンピュータ ≫ プログラミング [ 機械学習・深層学習 ] キカイ ガクシユウ オ カイシヤク スル ギジユツ ヨソクリヨク ト セツメイリヨク オ リヨウリツ スル ジツセン テクニツク 登録日:2021/08/04 ※ページ内の情報は告知なく変更になることがあります。
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- 著者:森下 光之助【著】出版社:技術評論社
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- 本 ISBN:9784297122263 森下光之助/著 出版社:技術評論社 出版年月:2021年08月 サイズ:257P 21cm コンピュータ ≫ プログラミング [ 機械学習・深層学習 ] キカイ ガクシユウ オ カイシヤク スル ギジユツ ヨソクリヨク ト セツメイリヨク オ リヨウリツ スル ジツセン テクニツク 登録日:2021/08/04 ※ページ内の情報は告知なく変更になることがあります。
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/森下光之助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/森下光之助2,948 円レビューを見る
- 著:森下光之助出版社:技術評論社発売日:2021年08月キーワード: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森下光之助 きかいがくしゆうおかいしやくするぎじゆつよそくりよ キカイガクシユウオカイシヤクスルギジユツヨソクリヨ もりした みつのすけ モリシタ ミツノスケ
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- 著:森下光之助出版社:技術評論社発売日:2021年08月キーワード: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森下光之助 きかいがくしゆうおかいしやくするぎじゆつよそくりよ キカイガクシユウオカイシヤクスルギジユツヨソクリヨ もりした みつのすけ モリシタ ミツノスケ
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- 【送料無料】2021/08発売 森下光之助/著/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、メディア:BOOK、発売日:2021/08、重量:413g、商品コード:NEOBK-2643075、JANコード/ISBNコード:9784297122263
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- 【新品本書店】送料無料2500円以上 内容情報 [BOOKデータベースより] 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? 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 Importance4章 特徴量と予測値の関係を知る―Partial Dependence5章 インスタンスごとの異質性をとらえる―I
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/森下光之助【3000円以上送料無料】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/森下光之助【3000円以上送料無料】2,948 円
- 著者森下光之助(著)出版社技術評論社発売日2021年08月ISBN9784297122263ページ数257Pキーワードきかいがくしゆうおかいしやくするぎじゆつよそくりよ キカイガクシユウオカイシヤクスルギジユツヨソクリヨ もりした みつのすけ モリシタ ミツノスケ9784297122263内容紹介機械学習の研究開発が急速な勢いで進んでいます。理論研究はもちろん、機械学習手法が実装されたオープンソースのパッケージ開発も進み、それらを実務で利用するためのノウハウも蓄積されてきています。結果として、機械学習をはじめたばかりの入門者でも比較的高い精度の予測モデルを構築できるようになりました。Deep Learning, Gradient Boosting Decision Tree, Random Forestなどの機械学習モデルは高い予測精度を誇りますが、モデルの解釈性が低いという欠点があります。これらの複雑なブラックボックスモデルにおいて、モデルがなぜそのような予測を行っているのかを知ることは困難ですが、データ分析者自身がモデルの振る舞いを把握し、説明責任を果たすことを実務においては頻繁に求められます。本書では、このような予測精度と解釈性のトレードオフを克服するための手法について、実務において特に有用と考えるものを厳選して紹介します。本書の構成は以下になります。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 Importance4章: 特徴量と予測値の関係を知る Partial Dependence5章: インスタンスごとの異質性を捉える 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2章では極めて高い解釈性を誇る線形回帰モデルを通して、予測モデルに求められる解釈性について説明します。以降の4つの章では、それらの解釈性をブラックボックスモデルに与えるPFI, PD, ICE, SHAPと呼ばれる手法について解説します。本書は機械学習の解釈手法を実用して頂くことを目的としています。Pythonでゼロから手法を実装することを通じて解釈手法のアルゴリズムを理解し、実データの分析を通じて解釈手法の勘所を押さえて頂きます。機械学習の解釈手法は強力な反面、使い方を誤ると間違った結論を導いてしまう危険もあります。本書では解釈手法を実用する際の注意点についても丁寧に触れています。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。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
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2,948 円
- 森下光之助/著本詳しい納期他、ご注文時はご利用案内・返品のページをご確認ください出版社名技術評論社出版年月2021年08月サイズ257P 21cmISBNコード9784297122263コンピュータ プログラミング 機械学習・深層学習商品説明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キカイ ガクシユウ オ カイシヤク スル ギジユツ ヨソクリヨク ト セツメイリヨク オ リヨウリツ スル ジツセン テクニツク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?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※ページ内の情報は告知なく変更になることがあります。あらかじめご了承ください登録日2021/08/04
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2,948 円
- 森下光之助/著本詳しい納期他、ご注文時はご利用案内・返品のページをご確認ください出版社名技術評論社出版年月2021年08月サイズ257P 21cmISBNコード9784297122263コンピュータ プログラミング 機械学習・深層学習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キカイ ガクシユウ オ カイシヤク スル ギジユツ ヨソクリヨク ト セツメイリヨク オ リヨウリツ スル ジツセン テクニツク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?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※ページ内の情報は告知なく変更になることがあります。あらかじめご了承ください登録日2021/08/04
[書籍] 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【10,000円以上送料無料】(キカイガクシュウヲカイシャクスルギジュツヨソクリョクトセツメイリ)[書籍] 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【10,000円以上送料無料】(キカイガクシュウヲカイシャクスルギジュツヨソクリョクトセツメイリ)2,948 円
- 書籍 ジャンル:書籍出版社:技術評論社弊社に在庫がない場合の取り寄せ発送目安:2週間以上解説:機械学習の研究開発が急速な勢いで進んでいます。理論研究はもちろん、機械学習手法が実装されたオープンソースのパッケージ開発も進み、それらを実務で利用するためのノウハウも蓄積されてきています。結果として、機械学習をはじめたばかりの入門者でも比較的高い精度の予測モデルを構築できるようになりました。(br /)Deep Learning, Gradient Boosting Decision Tree, Random Forestなどの機械学習モデルは高い予測精度を誇りますが、モデルの解釈性が低いという欠点があります。これらの複雑なブラックボックスモデルにおいて、モデルがなぜそのような予測を行っているのかを知ることは困難ですが、データ分析者自身がモデルの振る舞いを把握し、説明責任を果たすことを実務においては頻繁に求められます。(br /)本書では、このような予測精度と解釈性のトレードオフを克服するための手法について、実務において特に有用と考えるものを厳選して紹介します。本書の構成は以下になります。(br /)(br /)1章: 機械学習の解釈性とは(br /)2章: 線形回帰モデルを通して「解釈性」を理解する(br /)3章: 特徴量の重要度を知る Permutation Feature Importance(br /)4章: 特徴量と予測値の関係を知る Partial Dependence(br /)5章: インスタンスごとの異質性を捉える Individual Conditional Expectation (br /)6章: 予測の理由を考える SHapley Additive exPlanations(br /)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~(br /)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(br /)(br /)2章では極めて高い解釈性を誇る線形回帰モデルを通して、予測モデルに求められる解釈性について説明します。以降の4つの章では、それらの解釈性をブラックボックスモデルに与えるPFI, PD, ICE, SHAPと呼ばれる手法について解説します。(br /)本書は機械学習の解釈手法を実用して頂くことを目的としています。Pythonでゼロから手法を実装することを通じて解釈手法のアルゴリズムを理解し、実データの分析を通じて解釈手法の勘所を押さえて頂きます。機械学習の解釈手法は強力な反面、使い方を誤ると間違った結論を導いてしまう危険もあります。本書では解釈手法を実用する際の注意点についても丁寧に触れています。こちらの商品は他店舗同時販売しているため在庫数は変動する場合がございます。10000円以上お買い上げで送料無料です。
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/森下光之助【1000円以上送料無料】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/森下光之助【1000円以上送料無料】2,948 円送料無料
- 著者森下光之助(著)出版社技術評論社発売日2021年08月ISBN9784297122263ページ数257Pキーワードきかいがくしゆうおかいしやくするぎじゆつよそくりよ キカイガクシユウオカイシヤクスルギジユツヨソクリヨ もりした みつのすけ モリシタ ミツノスケ9784297122263内容紹介機械学習の研究開発が急速な勢いで進んでいます。理論研究はもちろん、機械学習手法が実装されたオープンソースのパッケージ開発も進み、それらを実務で利用するためのノウハウも蓄積されてきています。結果として、機械学習をはじめたばかりの入門者でも比較的高い精度の予測モデルを構築できるようになりました。Deep Learning, Gradient Boosting Decision Tree, Random Forestなどの機械学習モデルは高い予測精度を誇りますが、モデルの解釈性が低いという欠点があります。これらの複雑なブラックボックスモデルにおいて、モデルがなぜそのような予測を行っているのかを知ることは困難ですが、データ分析者自身がモデルの振る舞いを把握し、説明責任を果たすことを実務においては頻繁に求められます。本書では、このような予測精度と解釈性のトレードオフを克服するための手法について、実務において特に有用と考えるものを厳選して紹介します。本書の構成は以下になります。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 Importance4章: 特徴量と予測値の関係を知る Partial Dependence5章: インスタンスごとの異質性を捉える 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2章では極めて高い解釈性を誇る線形回帰モデルを通して、予測モデルに求められる解釈性について説明します。以降の4つの章では、それらの解釈性をブラックボックスモデルに与えるPFI, PD, ICE, SHAPと呼ばれる手法について解説します。本書は機械学習の解釈手法を実用して頂くことを目的としています。Pythonでゼロから手法を実装することを通じて解釈手法のアルゴリズムを理解し、実データの分析を通じて解釈手法の勘所を押さえて頂きます。機械学習の解釈手法は強力な反面、使い方を誤ると間違った結論を導いてしまう危険もあります。本書では解釈手法を実用する際の注意点についても丁寧に触れています。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。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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- ご注文前に必ずご確認ください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?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 Importance4章 特徴量と予測値の関係を知る—Partial Dependence5章 インスタンスごとの異質性をとらえる—Individual Conditional Expectation6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商品番号:NEOBK-2643075Morishita Mitsuyuki Suke / Cho / Kikai Gakushu Wo Kaishaku Suru Gijutsu Yosoku Ryoku to Setsumei Ryoku Wo Ryoritsu Suru Jissen Techniqueメディア:本/雑誌重量:413g発売日:2021/08JAN:9784297122263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[本/雑誌] / 森下光之助/著2021/08発売
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【電子書籍】[ 森下光之助 ]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【電子書籍】[ 森下光之助 ]2,948 円送料無料
- 【電子書籍なら、スマホ・パソコンの無料アプリで今すぐ読める!】 (概要) 機械学習の研究開発が急速な勢いで進んでいます。理論研究はもちろん、機械学習手法が実装されたオープンソースのパッケージ開発も進み、それらを実務で利用するためのノウハウも蓄積されてきています。結果として、機械学習をはじめたばかりの入門者でも比較的高い精度の予測モデルを構築できるようになりました。 Deep Learning, Gradient Boosting Decision Tree, Random Forestなどの機械学習モデルは高い予測精度を誇りますが、モデルの解釈性が低いという欠点があります。これらの複雑なブラックボックスモデルにおいて、モデルがなぜそのような予測を行っているのかを知ることは困難ですが、データ分析者自身がモデルの振る舞いを把握し、説明責任を果たすことを実務においては頻繁に求められます。 本書では、このような予測精度と解釈性のトレードオフを克服するための手法について、実務において特に有用と考えるものを厳選して紹介します。本書の構成は以下になります。 ・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捉える〜Individual Conditional Expectation〜 ・6章:予測の理由を考える〜SHapley Additive exPlanations〜 2章では極めて高い解釈性を誇る線形回帰モデルを通して、予測モデルに求められる解釈性について説明します。以降の4つの章では、それらの解釈性をブラックボックスモデルに与えるPFI, PD, ICE, SHAPと呼ばれる手法について解説します。 本書は機械学習の解釈手法を実用して頂くことを目的としています。Pythonでゼロから手法を実装することを通じて解釈手法のアルゴリズムを理解し、実データの分析を通じて解釈手法の勘所を押さえて頂きます。機械学習の解釈手法は強力な反面、使い方を誤ると間違った結論を導いてしまう危険もあります。本書では解釈手法を実用する際の注意点についても丁寧に触れています。 (こんな方におすすめ) ・機械学習エンジニア、データ分析者 (目次) 1章 機械学習の解釈性とは 1.1 機械学習の解釈性を必要とする理由 1.2 予測精度と解釈性のトレードオフ 1.3 機械学習の解釈手法 1.4 機械学習の解釈手法の注意点 1.5 本書の構成 1.6 本書に書いていること、書いていないこと 1.7 本書で用いる数式の記法 1.8 本書のコードを実行するためのPython環境 1.9 参考文献 2章 線形回帰モデルを通して「解釈性」を理解する 2.1 線形回帰モデルの導入 2.2 線形回帰モデルが備える解釈性 2.3 実データでの線形モデルの分析 2.4 線形回帰の利点と注意点 2.5 参考文献 3章 特徴量の重要度を知る〜Permutation Feature Importance〜 3.1 なぜ特徴量の重要度を知る必要があるのか 3.2 線形回帰モデルるにおける特徴量の重要度 3.3 Permutation Feature Importance 3.4 Leave One Covariate Out Feature Importance 3.5 Grouped Permutation Feature Importance 3.6 特徴量重要度は因果関係として解釈できるか? 3.7 訓練データとテストデータのどちらで予測精度を評価するべきか 3.8 実データでの分析 3.9 PFIの利点と注意点 3.10 参考文献 4章 特徴量と予測値の関係を知る〜Partial Dependence〜 4.1 なぜ特徴量と予測値の関係を知る必要があるのか 4.2 線形回帰モデルと回帰係数 4.3 Partial Dependence 4.4 Partial Dependenceは因果関係として解釈できるのか 4.5 実データでの分析 4.6 PDの利点と注意点 4.7 参考文献 5章 インスタンスごとの異質性をとらえる〜Individual Conditional Expectation〜 5.1 なぜインスタンスごとの異質性をとらえる必要があるのか 5.2 交互作用とPDの限界 5.3 Individual Conditional Expectation 5.4 Conditional Partial Dependence 5.5 ICEの解釈 5.6 実データでの分析 5.7 ICEの利点と注意点 5.8 参考文献 6章 予測の理由を考える〜SHapley Additive exPlanations〜 6.1 なぜ予測の理由を考える必要があるのか 6.2 SHAPのアイデア 6.3 協力ゲーム理論とShapley値 6.4 SHapley Additive exPlanations 6.5 SHAPの実装 6.6 実データでの分析 6.7 ミクロからマクロへ 6.8 SHAPの利点と注意点 6.9 参考文献付録A: Rによる分析例〜tidymodelsとDALEXで機械学習モデルを解釈する〜 A.1 tidymodelsとDALEX A.2 データの読み込み A.3 tidymodelsによる機械学習モデルの構築 A.4 DALEXによる機械学習モデルの解釈 A.5 まとめ A.6 参考文献 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 B.1 なぜ機械学習の解釈手法で線形回帰モデルを解釈するのか B.2 線形回帰モデルとPFIの関係 B.3 線形回帰モデルとPDの関係 B.4 線形回帰モデルとICEの関係 B.5 線形回帰モデルとSHAPの関係 B.6 まとめ B.7 考文献画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。
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 [ 森下光之助 ]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 [ 森下光之助 ]2,948 円送料無料
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- 2021/08/04
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- 【楽天ブックスならいつでも送料無料】 森下光之助 技術評論社キカイガクシュウヲカイシャクスルギジュツヨソクリョクトセツメイリョクヲリョウリツスルジッセンテクニック モリシタミツノスケ 発行年月:2021年08月04日 予約締切日:2021年05月26日 ページ数:272p サイズ:単行本 ISBN:9784297122263 森下光之助(モリシタミツノスケ) 東京大学大学院経済学研究科で計量経済学を用いた実証分析を学び、経済学修士号を取得。株式会社グリッドに入社し、機械学習を用いたデータ分析プロジェクトに従事。現在はTVISION INSIGHTS株式会社で執行役員兼データ・テクノロジー本部副本部長。テレビデータの分析、社内データの利活用の促進、データ部門のマネジメントを行っている(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) 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ーPermutation Feature Importance/4章 特徴量と予測値の関係を知るーPartial Dependence/5章 インスタンスごとの異質性をとらえるーIndividual Conditional Expectation/6章 予測の理由を考えるーSHapley Additive exPlanations/付録A Rによる分析例ー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 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/予測の理由ーそのモデルの振る舞いを説明できますか? 本 パソコン・システム開発 その他
森下光之助/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[9784297122263]森下光之助/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[9784297122263]2,948 円
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- 2021/08/03
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- 技術評論社
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