Python: LightGBM の cv() 関数と SHAP を使ってみる - CUBE SUGAR CONTAINER

以前、このブログでは機械学習モデルの解釈可能性を向上させる手法として SHAP を扱った。 blog.amedama.jp 上記のエントリでは、LightGBM の train() 関数と共に、モデルの学習に使ったデータを解釈していた。 今度は cv() 関数を使って、Out-of-Fold なデータを解釈する例を試してみる。 つまり、モデルにとって未知のデータを、どのような根拠で予測をしているのかざっくり把握することが目的になる。 使った環境は次のとおり。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.15.7 BuildVersion: 19H114 $ python -V Python 3.8.6 もくじ もくじ 下準備 擬似的な二値分類用のデータを作って試してみる 下準備 あらかじめ、必要なパッケージをインストールしておく。