문돌이 존버/데이터 분석
2021. 8. 26.
(Explainable AI) 변수 상호작용 개념 이해하기
변수 간에 상관관계가 존재하면 한 변수의 효과가 다른 변수들 값에 의존하기 때문에 예측은 변수 효과의 합으로 표현될 수 없습니다. 변수 상호작용? 만약 머신러닝 모델이 2개 특성에 근거하여 예측한다면 예측을 4개의 항으로 분해할 수 있습니다. 1. 상수항 2. 첫 번째 특성 항 3. 두 번째 특성 항 4. 2개 특성 간 상호작용 항 2개 특성 간의 상호작용은 각 특성 효과를 고려한 이후에 특성값을 바꾸면서 발생하는 예측의 변화량을 나타냅니다. 예를 들어, 모델이 집 크기(크고 작음)와 위치(좋고 나쁨)을 특성으로 집값을 예측한다고 합시다. Location Size Prediction good big 300,000 good small 200,000 bad big 250,000 bad small 150,00..
