機械学習
機械学習の解釈性
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特徴量の重要度 重要度を測るには, その特徴量を使えない状態を近似的に作り出せば良い PFI Permutation Feature Importance 特徴量 だけをシャッフルして, シャッフル前と後とで予測結果を比較 ( は固定) 本当に特徴量 が重要なら, シャッフルによって予測結果がブレるはず SHAP SHapley Additive exPlanations 特徴量 があるときと無いときとで予測結果を比較 ...
協調フィルダリング
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https://qiita.com/ogi-iii/items/ebfd77003d2dd18af13a https://qiita.com/ynakayama/items/ceb3f6408231ea3d230c ピアソン相関係数 → データが正規化されていないような状況でユークリッド距離よりも良い結果を得られることが多いとされています。 → なぜなら、ある評価者 A が辛口の評価を、評価者 B が甘口の評価をする傾向があったとします。しかしそれぞれのアイテムに対する評価の差に相関があった場合、これが高い相関係数を示すという特徴があるためで ...
キャリブレーションについて
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https://data-analysis-stats.jp/機械学習/キャリブレーション(calibrated-classifiers)/ ...
推薦システム
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協調フィルダリング ...