Porovnanie klasickej analýzy významnosti premenných a interpretácie pomocou SHAP pri modeli XGboost
Interpretovateľnosť modelov strojového učenia zohráva kľúčovú úlohu kde je potrebné porozumieť rozhodovaciemu procesu modelu. Tradičné metódy hodnotenia významnosti premenných, ako napríklad Gain alebo Weight používané v rámci modelov typu Gradient Boosted Trees, poskytujú globálny prehľad o dôležit...
Guardado en:
| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Capítulo de libro |
| Lenguaje: | eslovaco |
| Materias: | |
| Etiquetas: |
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
|