plot機械学習モデルの予測に関する解釈手法には様々な手法が存在していますよね。プロット)について解説しましょう。Learningのような予測に必要な内部のパラメータが多いモデルでは、入力がどのように出力されるのかを人間が理解するのは難儀ですよね。そこで何か別の手法を用いてモデルの挙動を把握するために機械学習の様々な解釈手法が研究されています。Plotはある特徴量が変化したとき、どのように予測に影響を与えるのかを評価します。これによって人間の直感と一致しているかを確認することができ、学習させたモデルの理解の助けになります。「晴れの日に小売店の売り上げが大きくなる」といった直感と照らし合わせることで、学習の妥当性が確認できたり、また人間の直感が正しかったのかを確かめることができます。Plotの図を出力してみましょう。ツリー)を利用しました。target=2)plt.show()このスクリプトを実行することで以下の結果が得られました。Dependenceを計算しています。targetに2設定しており、これはアヤメの種類の中でvirginicaというラベルを予測する際の特徴量と出力の差を計算するように指定しています。特徴量0と特徴量1のプロットは特徴量の値が変化しても、予測にはほとんど影響がないことを示しています。Dependenceの値が大きくなっていることがわかりますよね。これはこれらの特徴量が一定の値を超えた場合に答えがvirginicaであると予測しやすいことを示しています。次はtargetに0を指定してみましょう。Dependenceを計算することになります。計算結果が以下のグラフです。上記プロットから、setosaにおいても特徴量の0と1はほとんど影響をもたらさないようです。特徴量2と3は値が小さいほどsetosaであると予測しやすいことを示しており、先ほどのプロットも考慮して、特徴量の2と3が小さいほどsetosa、大きいほどvirginicaと予測するモデルであると考えることができます。Plotを行うことで、特徴量の値の増減と予測との関連性、また各ターゲットにとって重要な特徴量とそうでない特徴量の差を把握することができます。このようなモデルと特徴量の関係を知ることで、さらなるモデルの精度向上や現象の理解に役立てられることは間違いありません。Plotについて重要な点をまとめましょう。機械学習モデルの解釈手法のひとつある特徴量が予測にどのような影響を与えるのかを可視化できるscikit-learnで簡単に実装できる以上、ご覧いただきありがとうございました。機械学習にすぐに使える!時系列データとその分析方法とは2021.10.302021.10.30人気記事ランキング人気記事は見つかりませんでした。検索トップタイトルとURLをコピーしました。