이 문서는 귀하가 돕고 있는 모든 컨텐츠를 공유하는 데 사용됩니다. 이 문서는 귀하가 돕고 있는 모든 컨텐츠를 공유하는 데 사용됩니다.

Computing 기능 수입을위한 방법

몇몇 방법은 모형 별과 모형 배경 접근법을 포함하여 특징 중요성을 결정하기 위하여 이용됩니다. 이 기술은 모형을 해석하고 영향력있는 특징을 강조해서 그들의 성과를 개량하는 것을 돕습니다.

모델-Specific 방법

모델별 방법들은 특정 알고리즘에 맞게 조정됩니다. 예를 들어, 랜덤 포레스트와 같은 결정적인 나무와 앙상블 모델은 종종 데이터와 불순물의 결과로 인해 데이터를 분할하는 데 사용되는 방법을 기반으로 기능의 중요성을 기반으로합니다.

모델-Agnostic 방법

Model-agnostic 기술은 예측형 모델에 적용할 수 있습니다. Permutation 중요성은 기능의 값이 무작위로 찢어지면 예측 오류의 증가를 측정하는 일반적인 방법입니다. 이 모델은 그 기능에 얼마나 많은 모델을 나타냅니다.

기능 수입 계산의 예

임의의의 포레스트 모델은 집 가격을 예측하기 위해 훈련됩니다. 내장 기능 중요성 점수는 평방 피트 또는 위치와 같은 특징을 밝혀, 가장 예측에 영향을줍니다. 또는, 변전주의 중요성은 이러한 발견을 검증하기 위해 모델 교육 후 사용할 수 있습니다.

  • 불순도 감소를 바탕으로 Decision Tree의 중요성
  • 임의의의의 숲 중요성 점수
  • 모델별 평가에 대한 Permutation 중요성
  • SHAP 값에 대한 자세한 기능 기여 분석