기계 학습에서 해석 알고리즘의 정의 및 적용

머신러닝에서 중요한 문제는 모델 예측의 이유를 이해하는 것입니다. 기존 알고리즘 모델을 통해 알고리즘의 기능을 알 수 있지만, 모델이 왜 그러한 예측 결과를 생성하는지 설명하기는 어렵습니다. 그러나 해석적 알고리즘은 관심 있는 결과와 의미 있는 변수 효과를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

설명 알고리즘을 사용하면 단순히 결과를 예측하는 것이 아니라 모델 내 변수 간의 관계를 이해할 수 있습니다. 따라서 여러 알고리즘을 사용하면 특정 모델의 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 더 잘 이해할 수 있습니다.

설명 알고리즘

선형/로지스틱 회귀는 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 간의 선형 관계를 모델링하는 데 사용되는 통계 방법입니다. 이 방법은 계수의 합을 테스트하여 변수 간의 관계를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

결정 트리는 트리 모델을 생성하여 결정을 내리는 기계 학습 알고리즘입니다. 분기 분할 규칙을 분석하여 변수 간의 관계를 이해하는 데 도움이 됩니다.

주성분 분석(PCA): 가능한 많은 분산을 유지하면서 데이터를 저차원 공간에 투영하는 차원 축소 기술입니다. PCA는 데이터를 단순화하거나 기능 중요도를 결정하는 데 사용할 수 있습니다.

LIME(Local Interpretable Model-Agnostic Descriptions): 선형 회귀 또는 의사결정 트리와 같은 기술을 사용하여 더 간단한 모델을 구축하여 예측을 중심으로 모델을 근사함으로써 모든 기계 학습 모델의 예측을 설명합니다.

SHAPLEY(Shapley Additive 설명): "한계 기여도" 개념에 기반한 방법을 사용하여 예측에 대한 각 특성의 기여도를 계산하여 기계 학습 모델의 예측을 설명합니다. 어떤 경우에는 SHAP보다 더 정확합니다.

SHAP(Shapley Approximation): 예측에서 각 기능의 중요성을 추정하여 기계 학습 모델을 설명하는 예측 방법입니다. SHAP는 "합동 게임"이라는 방법을 사용하여 Shapley 값을 근사화하며 일반적으로 SHAPLEY보다 빠릅니다.

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