Exploratory セミナー #56 機械学習モデル - 変数重要度の仕組みと解釈

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Mission σʔλαΠΤϯεͷຽओԽ

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質問伝えるデータアクセスデータラングリング可視化アナリティクス統計/機械学習 σʔλαΠΤϯεɾϫʔΫϑϩʔ

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質問 ExploratoryɹϞμϯˍγϯϓϧ UI 伝えるデータアクセスデータラングリング可視化アナリティクス統計/機械学習

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108 σʔλ ͦΕͧΕͷϞσϧ͸ଟগҟͳΔɻ ೥ྸ څྉ ཭৬ 40 8157 TRUE 33 4456 FALSE 32 3600 FALSE 28 2500 TRUE ੑผ ৬Ґ ۈଓ೥਺ ཭৬ 28 1 8 FALSE 43 3 22 FALSE 38 2 13 TRUE ೥ྸ ৬छ ཭৬ 33 Ӧۀװ෦ TRUE 32 Ϛωʔδϟʔ FALSE 33 Ӧۀװ෦ FALSE

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121 ৬Ґ ۈଓ೥਺ ೥ྸ 1 25 27 3 35 40 2 40 41 1 22 22 1 33 35 Shadowม਺Λ࡞੒ ৬ҐͷShadow ۈଓ೥਺ͷShadow ೥ྸͷShadow 1 22 41 1 44 22 1 35 35 3 25 40 2 40 27 ֤ྻ಺ͷ஋ΛϥϯμϜʹฒͼସ͑ͯɺShadowม਺ྻΛ࡞੒ɻ Shadowม਺͸༧ଌʹͳʹ΋ߩݙ΋͠ͳ͍͸ͣɻ

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138 ΞϧΰϦζϜ Ϟσϧ Ϟσϧ͔Βɺσʔλͷதʹ͋Δύλʔϯʹؔͯ͠ ଟ͘ͷ͜ͱΛֶͿ͜ͱ͕Ͱ͖Δɻ ஌ࣝ σʔλ • ໨తม਺ͱؔ܎ͷڧ͍ม਺͸ͲΕ͔ɻ • ͦΕ͸Ͳ͏͍ͬͨؔ܎ͳͷ͔ɻ • ͦΕ͸༗ҙͳؔ܎ͳͷ͔ɻ • ͜ͷϞσϧͰ͸໨తม਺ͷಈ͖ͷͲΕ͘Β͍Λઆ໌Ͱ͖Δͷ͔ɻ

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ઢܗճؼ ϥϯμϜ ϑΥϨετ XGBoost ϩδεςΟοΫ ճؼ ϥϯμϜ ϑΥϨετ XGBoost ίοΫε ճؼ αόΠόϧ ϑΥϨετ 140 ճؼϞσϧ ೋ߲෼ྨϞσϧ ੜଘ෼ੳϞσϧ ΠϯαΠτ ΠϯαΠτ ΠϯαΠτ ΠϯαΠτ ΠϯαΠτ ΠϯαΠτ ਺஋ TRUE/FALSE TRUE/FALSE + ࣌ؒ ղऍ

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࿈བྷઌ ϝʔϧ kan@exploratory.io ΢ΣϒαΠτ https://ja.exploratory.io ϒʔτΩϟϯϓɾτϨʔχϯά https://ja.exploratory.io/training-jp Twitter @KanAugust