- Сб 28 сентября 2019
- выступления
- #interpretable_ML
На главной Data Science конференции в Сибири Data Fest Siberia в Новосибирске рассказал про интерпретацию моделей машинного обучения.
Краткое содержание:
- Пример интерпретации модели машиннного обучения с помощью shap
- Построение графиков частичной зависимости
- Кластеризация Shapley Values и выявление одинаково объясняемых кластеров
- Построение графиков Median Target - зависимости в датасете
- Монотонность в моделях машинного обучения
- Литература для самостоятельной проработки
Это третья часть цикла про интерпретацию моделей машинного обучения, разбирающая на простом примере основные подходы к.интерпретации моделей машинного обучения.
Слайды выступления: