予測分析-「なぜ」の要因とモデルの解釈可能性

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sharp 2018-09-19 07:32.

主にカテゴリ/名義であるx変数のトンを含むデータがあり、ターゲット変数はマルチクラスラベルです。マルチクラス変数を予測し、それぞれのパフォーマンスを比較するために、いくつかのモデルを構築することができます。トレーニングとテストのデータがあります。トレーニングデータとテストデータの両方で、良い結果が得られました。

今、私はモデルが特定のY変数を予測した「理由」を見つけようとしていますか?気象データがある場合の意味:X変数:都市、州、郵便番号、気温、年。Y変数:雨、太陽、曇り、雪。モデルが「なぜ」予測したのか、雨、太陽、曇り、雪などを丁寧に調べたいと思います。マルチノミナル、ディシジョンツリーなどの分類アルゴリズムを使用しました

これは幅広い質問かもしれませんが、私はどこかで研究を始めることができる必要があります。「何」を予測することはできますが、「なぜ」が雨、太陽、曇り、または雪のラベルとして予測されたのかわかりません。基本的に、私は変数を予測する原因となった変数間のリンクを見つけようとしています。

これまでのところ、相関行列、主成分分析(モデル構築プロセス中に発生)を使用することを考えていました...少なくとも、どれが優れた予測子で、どれがそうでないかを確認するためです。「なぜ」の要因を理解する方法はありますか?

1 answers

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desertnaut 2018-09-19 08:07.

モデルの解釈可能性は、現在の研究(聖杯などを考えてください)の非常に活発で非常にホットな領域であり、特にさまざまなタスクでの深層学習モデルの(多くの場合途方もない)成功のために最近提唱されています。アルゴリズムの公平性と説明責任の必要性...

集中的な理論的研究とは別に、最近、ニューラルネットワークと他の一般的なMLモデルの両方について、実用的なレベルのツールボックスとライブラリがいくつかあります。これは間違いなくしばらくの間あなたを忙しくさせるはずの部分的なリストです:

解釈可能性が主流に近づくにつれて、上記でリンクされた複数のアルゴリズムと手法を組み込んだフレームワークとツールボックスがすでに存在します。これがPythonのものの(再び部分的な)リストです:

参照:

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