この記事の前段として、まず事前に昨年書いた機械学習モデルの解釈性についての記事をご覧ください。 僕が知る限り、機械学習実践のデファクトスタンダードたるPython側ではLIMEやSHAPといった解釈手法については既に良く知られたOSS実装が出回っており、相応に実際に使ってみたというレポートも見かける状況です。一方、R側ではそこまでメインに機械学習を回す人が多くないせいか、あまりこれまで実践例を見かけないなぁと思っていました。 そんなことを考えながら先日ふと思い立ってググってみたら、意外にも幾つかの解釈手法については既にOSS実装があり、中にはCRANに上がっているものもあるのだと今更ながら知ったのでした。 ということで、二番煎じなのか何番煎じなのか分かりませんが、これらのRによる機械学習モデルの解釈法実装を今更ながら僕も試してみることにします。検証に使うデータセットは統一してUCI ML
この記事は、Global Tokyo RでHenningさんが紹介されていたのを、そのままQiitaへ輸入したものです。 この記事では、blogdownを使ってgithub.io上にブログを掲載することをゴールに設定して ステップバイステップで手順を残していきたいと思います。 詳細なやり方は次のURLに詳細が記載されています。 https://proquestionasker.github.io/blog/Making_Site/ https://github.com/rstudio/blogdown/blob/master/docs/01-introduction.Rmd ここで紹介している手順は基本的にproquestionasker.github.ioで紹介されている方法をベースにしてますが、 実際にやってみてハマったり、こうしたほうがいいかも？な部分が出てきたので自己流に変えている
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Rで機械学習モデルの解釈手法たちを試してみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
Rとblogdownでかんたんにgithub.io上にブログを使ってみよう！！ - Qiita