機械学習の困りごとの一つとして、結果の解釈が難しい、という事があります。 特徴量が結果に与える効果を評価する術が存在するので、結果の解釈が出来たりすることが多いです。 記事では、以下の方法を紹介します。モデル毎に使える時と使えない時があるので注意1しましょう。 t値ジニ係数permutation importanceheat map 記事で使っているソースコードはgithub に置いてあります。 https://github.com/msamunetogetoge t値 始めはt値を解説します。実務では回帰だけで事足りることが多いと思いますが、特徴量の効果を測る方法の一つに、t値があります。2 t値は、大きければ大きい程回帰係数に意味がある と思うと良いです。 定義を確認し、python 上で表示してみましょう。 t値の定義 簡単の為に、単回帰分析の場合で考えましょう。 $$\begin{