モデルの解釈

-モデルの解釈とは？- 機械学習におけるモデルの解釈とは、モデルの動作原理や予測の背後にある論理を理解することです。これは、モデルの信頼性とロバスト性を評価し、意思決定プロセスにおけるモデルの限界を認識するために不可欠です。 モデルの解釈には、モデルのアーキテクチャの可視化、特徴量の重要性分析、予測値に対する特徴量の影響の説明などが含まれます。これにより、モデルが特定の入力に対してどのように応答するのか、またモデルの予測がどの程度信頼できるのかを理解できます。