Partial Dependence Plotについて調べたので、理解できた内容を以下に記録する
- ターゲットと対象の入力特徴のセットとの間の依存性を示す
- 興味のある変数以外の影響を周辺化して消す
- 元の説明変数の値からある説明変数の値をすべて何かの値xに置き換えて、予測結果する
- 上記の結果を変数をxに置き換えた時の出力とする
- これをxを変えながら、プロットする
- 注意点
- 説明変数に多重共線性があると結果がおかしくなる
- ある程度モデルの機械学習モデルの精度が高くないと見ても意味がない
Partial Dependence Plotについて調べたので、理解できた内容を以下に記録する