1. เรียนรู้
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Python으로 배우는 Explainable AI
Connected

Exercises

MLPRegressor를 위한 Kernel explainer

입학 데이터셋에 익숙하다는 전제하에, 이 데이터를 학습한 MLPRegressor를 설명하기 위해 SHAP의 Kernel Explainer를 사용해 보겠습니다. 이 방법을 통해 서로 다른 특성이 모델 예측에 어떤 영향을 주는지 비판적으로 평가하고, 그 통찰을 데이터셋에 대해 이미 가지고 있는 이해와 대조해 확인할 수 있어요.

예측 변수들이 들어 있는 X, 입학 결정이 들어 있는 y, 그리고 미리 학습된 MLPRegressor model이 미리 로드되어 있어요.

คำแนะนำ

100 XP
  • MLPRegressor model과 X에서 10개 샘플로 만든 k-평균 요약을 사용해 SHAP Kernel Explainer를 만드세요.
  • X에 대해 shap_values를 생성하세요.
  • 절댓값 SHAP 값을 평균 내어 입학에 영향을 주는 핵심 요인을 파악하세요.