[Day 37] Sprint Review
2022. 3. 25. 20:59ㆍAI/Codestates
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Summary
- 특성 중요도 ( Feature Importances )
- 피쳐 중요도 ( Tree ) : 노드들의 지니불순도 / Information Gain을 기준으로 계산
- 장점 : 빠른 속도
- 단점 : Model-Dependent, High-Cardinality에 치우친 결과
- Drop-Column 중요도 : 각 특성들을 Drop하고 모델을 Re-Fit을 한후 Evaluate
- 장점 : 직관적
- 단점 : 매우 느림
- 순열 중요도 ( Permutation Importances ) : 각 특성들을 Shuffle하고 모델 Evaluate
- 장점 : Drop-Column 과 매커니즘을 비슷하면서도 속도가 빠름
- 단점 : 랜덤성
- 피쳐 중요도 ( Tree ) : 노드들의 지니불순도 / Information Gain을 기준으로 계산
- PDP : 모델의 예측값이 특정 피쳐의 변화에 따라 평균적으로 어떻게 변하는지 보여주는 그래프
- ICE 곡선 : 특정 데이터에 대해 모델의 예측값이 특정 피쳐의 변화에 따라 어떻게 변하는지 보여주는 그래프
- 해석 시 유의할 점
- 각 변수들 분포의 독립성 가정
- 변수의 분포를 함께 고려할 것
- SHAP : 특정 데이터에 대해 모델의 예측값에 각 피처들이 얼마나 기여했는지를 보여줌
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