기계 학습 모델의 해석성을 향상시키는 방법

설명 가능한 AI는 기계 학습(ML)의 중요한 측면으로, 모델의 내부 작동을 투명하고 이해하기 쉽게 만듭니다. ML 모델 해석성을 향상시키는 단계:

사전 모델링 해석성은 데이터 과학에서 중요한 단계입니다. 이 단계에서는 모델 학습에 사용될 데이터를 분석하고 이해해야 합니다. 먼저, 데이터의 특성과 분포를 이해하기 위해 탐색적 데이터 분석을 수행합니다. 이 분석을 통해 데이터에서 이상값, 누락된 값 및 모델 학습과 관련된 기타 문제를 찾을 수 있습니다. 둘째, 명확하고 해석 가능한 특성을 생성하려면 특성 엔지니어링이 필요합니다. 기능 엔지니어링은 원시 데이터를 모델 학습에 적합한 기능으로 변환하는 프로세스입니다. 이 프로세스에는 특징 선택, 특징 추출, 특징 변환 및 기타 기술이 포함됩니다. 기능 엔지니어링을 통해 원본을 모델링할 수 있습니다

. 모델을 선택할 때 해석 가능성은 중요한 고려 사항입니다. 일반적으로 우리는 좋은 예측 결과를 달성하고 해석 가능성이 높은 모델을 선택하는 것을 선호합니다. 예를 들어, 의사결정 트리와 선형 모델은 신경망보다 예측 이유를 더 쉽게 설명할 수 있습니다. 따라서 실제 적용에서는 모델의 예측 성능과 설명력을 비교하여 문제에 가장 적합한 모델을 선택해야 합니다.

사후 모델 해석 가능성은 모델을 훈련한 후 다양한 기술을 사용하여 모델의 예측 결과를 이해할 수 있음을 의미합니다. 그러한 기술 중 하나는 단일 변수를 변경하고 모델 출력에 미치는 영향을 관찰하여 분석을 수행하는 섭동 방법입니다. 또 다른 기술은 기능 중요도를 측정하고 모델의 예측을 설명하는 데 사용되는 SHAP 값을 사용하는 것입니다. 이러한 기술은 모델의 작동 원리와 예측 논리를 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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