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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

すべて展開する

Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME)

limeLocal Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME)
fitLocal Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) の単純モデルのあてはめ
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線形分類モデルのあてはめ
fitctreeマルチクラス分類用の二分決定木をあてはめる

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

機械学習モデルの解釈

limeshapley および plotPartialDependence を使用してモデル予測を説明する。

機械学習モデルのシャープレイ値

kernelSHAP と kernelSHAP の拡張機能の 2 つのアルゴリズムを使用して、機械学習モデルのシャープレイ値を計算する。

特徴選択の紹介

特徴選択アルゴリズムについて学び、特徴選択に使用できる関数を確認します。

解釈可能なモデル

バイナリ分類用の一般化加法モデルの学習

最適なパラメーターで一般化加法モデル (GAM) に学習させて、予測性能を評価し、学習済みモデルを解釈する。

分類学習器アプリを使用した決定木の学習

分類木を作成および比較し、新しいデータについて予測を行うため学習済みモデルをエクスポートします。

最近傍点を使用した分類

さまざまな距離計量を使用して、学習データセット内の点への距離に基づいてデータ点を分類します。