森下光之助

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機械学習を解釈する技術 予測力と説明力を両立する実践テクニック

森下光之助

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基本情報

ジャンル
：
建築・理工
ISBN/カタログNo
：
ISBN 13 : 9784297122263
ISBN 10 : 429712226X
フォーマット
：
本
出版社
：
技術評論社
発行年月
：
2021年08月
発売国
：
日本
追加情報
:
２５５ｐ；22

内容詳細

あらゆる予測モデルを解釈する４つの手法ＰＦＩ、ＰＤ、ＩＣＥ、ＳＨＡＰ／特徴量の重要度／特徴量と予測値の関係性／インスタンスごとの異質性／予測の理由―そのモデルの振る舞いを説明できますか？

目次 : 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

【著者紹介】
森下光之助 : 東京大学大学院経済学研究科で計量経済学を用いた実証分析を学び、経済学修士号を取得。株式会社グリッドに入社し、機械学習を用いたデータ分析プロジェクトに従事。現在はＴＶＩＳＩＯＮ　ＩＮＳＩＧＨＴＳ株式会社で執行役員兼データ・テクノロジー本部副本部長。テレビデータの分析、社内データの利活用の促進、データ部門のマネジメントを行っている（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

（「BOOK」データベースより）

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読書メーターレビュー

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  • ぶう さん

    読了日：2021/11/04

    予測モデルの用途は予測と解釈である。シンプルな線形回帰モデルは予測精度はそこそこであるが、解釈性が高い。逆にディープニューラルネットワークを始めとする複雑な機械学習モデルは予測精度を高められる分、解釈性が犠牲となりやすい。つまり予測精度と解釈性はトレードオフの関係にあるのだ。本書では、ブラックボックス化しやすい機械学習モデルを解釈する手法を解説してくれている。紹介されている手法はPFI、PD、ICE、SHAPの4つ。解釈性の高い線形回帰モデルを比較のベースとして解説されており、理解しやすい構成であった。

  • Taizo さん

    読了日：2022/05/12

    機械学習はもともと解釈性を犠牲にして予測性能を高める目的で発展してきた。なのでそもそも「解釈性」というものは相性が悪いものだったりする。するんだけど、ブラックボックスのままじゃあまりにも危険だよねってことで、少しでもその振る舞いを理解する試みが最近活発に。本書はその機械学習の解釈する技術を非常に分かりやすく網羅的に記述している。アルゴリズムによらないPFI、PDP、ICE、SHAPという4つのテクニックを順々に解説。個人的には何よりも理解を促すための実験が非常に秀逸だと感じた。

  • yyhhyy さん

    読了日：2021/12/18

    ブラックボックスの機械学習の特徴量の影響を推察する技術について。なかなかこのテーマで書かれた本がない中、とても貴重。

  • しろっこー さん

    読了日：2022/03/21

    特徴量と予測値の関係を理解する助けとなる指標である, PFI, PD, ICE, SHAPの概説. 誌面のcode割合(Python)が多いためpage数ほど中身はないが最小toy modelと実dataに対する計算を行なっており, 特に最小toy modelの結果は概念理解の助けとなると感じた. 付録では上述の4指標を線形回帰で計算し直したりRでのcode例を記載したりと初学者向けの配慮がなされている.

  • Kohe さん

    読了日：2022/03/20

    機械学習の解釈技術を初歩からSHAPまでレベルを上げながら解説するため理解しやすい。SHAPを使おうとしているため概念の理解に助かった。予測モデルを組めてpythonかRが使える程度の初学者向けと言った感じかな。

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東京大学大学院経済学研究科で計量経済学を用いた実証分析を学び、経済学修士号を取得。株式会社グリッドに入社し、機械学習を用いたデータ分析プロジェクトに従事。現在はＴＶＩＳＩＯＮ　ＩＮＳＩＧＨＴＳ株式会社で執行役員兼データ・テクノロジー本部副本部長。テレビデータの分析、社内データの利活用の促進、データ部

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