機械学習モデルの解釈手法-1-前提知識&基本手法-20250728

これは私の学習のアウトプットです。機械学習モデルの解釈手法群の理論を説明しました。

NotebookLMによる要約(一部修正)

この資料は、機械学習モデルの解釈性に関する基礎知識と主要な手法について概説しています。具体的には、モデルの予測精度と解釈性のバランスの重要性に触れ、なぜ解釈性が必要とされるのか、そして線形回帰モデルと同等の解釈性を目指す考え方を提示しています。さらに、特徴量の重要度（PFI）、特徴量と予測値の平均的な関係（PD）、インスタンスごとの関係（ICE）、そしてインスタンスごとの予測理由（SHAP）という四つの主要な解釈手法について、それぞれの概要と注意点、応用例を詳細に説明しています。最終的には、これらの解釈手法がモデルの精度向上にどのように貢献するかについても触れています。