背景・目的

ブラックボックス化しがちな機械学習モデルを解釈し、なぜその予測値が出ているのかの説明に役立つSHAP値について、理解を深めるべく論文や公式資料を漁りました。自分用の備忘録としてこちらに内容をまとめておきます。


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どうも、Panamixkedaです。Qiita2回目の投稿です。

転職きっかけでQiita1回目を書いた後、2回目は何を書こうかな？と割と迷っていたところ、Kindleで「XAI（説明可能なAI）」というものオススメ、いやレコメンド...

Using SHAP with Machine Learning Models to Detect Data Biasの翻訳です。

開発者のサラリーとジェンダーの関係性に関して、機械学習とSHAPは何を伝えるのか


以下で説明され...

この記事はBrainPad Advent Calendar2021　13日目の記事となります。

アナリティクスサービス部の佐々木です。今回は機械学習モデルの局所的な説明手法について、interpretable machine lea...