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解釈可能性

解釈可能な分類モデルの学習と複雑な分類モデルの解釈

線形モデル、決定木、一般化加法モデルなどの本質的に解釈可能な分類モデルを使用するか、解釈可能性機能を使用して、本質的に解釈可能でない複雑な分類モデルを解釈します。

分類モデルを解釈する方法については、機械学習モデルの解釈を参照してください。

関数

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Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME)

limeLocal Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME)
fitLocal Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) の単純モデルの当てはめ
plotLocal Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) の結果のプロット

シャープレイ値

shapleyシャープレイ値
fitクエリ点のシャープレイ値の計算
plotシャープレイ値のプロット

部分従属

partialDependence部分従属の計算
plotPartialDependence部分依存プロット (PDP) および個別条件付き期待値 (ICE) プロットの作成
fitcgamバイナリ分類用の一般化加法モデル (GAM) の当てはめ
fitclinear高次元データに対するバイナリ線形分類器の当てはめ
fitctreeマルチクラス分類用の二分決定木を当てはめる

オブジェクト

ClassificationGAMバイナリ分類用の一般化加法モデル (GAM)
ClassificationLinear高次元データのバイナリ分類用の線形モデル
ClassificationTreeマルチクラス分類用の二分決定木

トピック

モデルの解釈

解釈可能なモデル