価格(167.99€)は平均を上回っています。高価な製品は、コンバージョン率が低い傾向があります。したがって、予測されるコンバージョン率への貢献は-7.5%です。貢献の合計は、予測されたコンバージョン率に等しいことに注意してください(合計に切片を追加する必要もあります)。別の製品に対してこのプロセスを繰り返し、違いを観察できます。この製品の予測コンバージョン率が以前のマキタドリルのものに類似している場合でも、別の「プロファイル」があります。価格ははるかに安く(34.2€)、評価は高いですが、配送時間と価格は抑制されます8日間)。前の2つの方法と同様に、特徴の寄与は特徴の相関に敏感です。2つの非常に相関のある特徴をモデルに与えると、予測の寄与は人為的に2で除算されます。結論ManoManoでの解釈のニーズのほとんどをカバーする3つのツールを紹介しました。そのまま使用する場合の警告:高度に相関した機能は、機械学習の解釈可能性にとって厄介です。モデルを解釈する前に、それらを取り除く必要があります。AUCなど)を解釈しようとしても意味がありません。解釈の有用性は、モデルによってキャプチャされた予測信号に直接リンクしています。他の解釈可能性ツール(LIME、Shapley値、ICEプロットなど)が存在することに注意してください。Molnar完全ガイドを参照してください。この記事がお役に立てば幸いです。強力な機械学習技術を使用する際に、解釈可能性の問題がもう問題にならないことを願っています。ジャック・ピーターズとロマン・エアーズによって書かれました。謝辞アレクサンドル・カゼ、ヨハン・グレーバー、クロエ・マルティノー、マリン・ド・ボーシャン、ブライス・チチ、ラファエル・シメオン、トーマス・シャエル、ルイ・ペリー、シリル・オーベルガー、マチュー・コルネック、マノマノのすべての偉大な同僚。参加しませんかManoManoで新しい同僚を探しています。dupliceopportunita.com。