interpretml1 머신러닝 모델의 신뢰성을 높이는 최고의 해석 라이브러리 추천 머신러닝 모델을 해석하는 5가지 필수 라이브러리머신러닝 모델은 종종 블랙박스(Blackbox)처럼 작동하여 예측이 어떻게 이루어지는지 이해하기 어려울 때가 많습니다. 하지만 설명 가능성(Explainability)을 높이는 다양한 라이브러리를 활용하면 모델의 의사결정 과정을 해석하고, 신뢰성을 높일 수 있습니다.이번 글에서는 머신러닝 모델을 설명하는 데 유용한 5가지 라이브러리를 소개합니다. 1. SHAP (Shapley Additive Explanations)📌 개요SHAP은 가장 널리 사용되는 모델 해석 기법 중 하나로, 샤플리 값(Shapley Value)을 활용하여 각 특징(feature)이 모델 예측에 기여하는 정도를 분석합니다.✅ 주요 특징특징 중요도 계산: 각 입력 변수가 모델 예측에 미.. 2025. 2. 27. 이전 1 다음
