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| 090 | ▼a 006.31 ▼b 2021z58 | |
| 100 | 1 | ▼a 森下光之助 |
| 245 | 1 0 | ▼a 機械学習を解釈する技術 = ▼x Techniques for interpreting machine learning : ▼b 予測力と説明力を両立する実践テクニック / ▼d 森下光之助 著 |
| 246 | 3 | ▼a Kikai gakushū o kaishaku suru gijutsu : ▼b yosokuryoku to setsumeiryoku o ryōritsu suru jissen tekunikku |
| 260 | ▼a 東京 : ▼b 技術評論社, ▼c 2021 ▼g (2022 4刷) | |
| 300 | ▼a xiii, 257 p. : ▼b 揷畵, 圖表 ; ▼c 21 cm | |
| 504 | ▼a 參考文獻と索引收錄 | |
| 900 | 1 0 | ▼a Morishita, Mitsunosuke, ▼e 著 |
| 945 | ▼a ITMT |
Holdings Information
| No. | Location | Call Number | Accession No. | Availability | Due Date | Make a Reservation | Service |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No. 1 | Location Main Library/Monographs(3F)/ | Call Number 006.31 2021z58 | Accession No. 111865038 | Availability Available | Due Date | Make a Reservation | Service |
Contents information
Table of Contents
１章 機械学習の解釈性とは ２章 線形回帰モデルを通して「解釈性」を理解する ３章 特徴量の重要度を知る—Ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ Ｆｅａｔｕｒｅ Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ ４章 特徴量と予測値の関係を知る—Ｐａｒｔｉａｌ Ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅ ５章 インスタンスごとの異質性をとらえる—Ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ Ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎ ６章 予測の理由を考える—ＳＨａｐｌｅｙ Ａｄｄｉｔｉｖｅ ｅｘＰｌａｎａｔｉｏｎｓ 付録Ａ Ｒによる分析例—ｔｉｄｙｍｏｄｅｌｓとＤＡＬＥＸで機械学習モデルを解釈する 付録Ｂ 機械学習の解釈手法で線形回帰モデルを解釈する