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解釈可能性

解釈可能な回帰モデルの学習と複雑な回帰モデルの解釈

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回帰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回帰モデルを解釈します。

回帰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
fitlm線形回帰モデルを当てはめる
fitrgam回帰用の一般化加法モデル (GAM) の当てはめ
fitrlinear高次元データに対する線形回帰モデルの当てはめ
fitrtree回帰用のバイナリ決定木を当てはめる

オブジェクト

LinearModel線形回帰モデル
RegressionGAM回帰用の一般化加法モデル (GAM)
RegressionLinear高次元データ用の線形回帰モデル
RegressionTree回帰木

トピック

モデルの解釈

解釈可能なモデル