머신러닝 모델을 만들었다면 그 모델이 어떤 판단을 내렸는지 이해하는 것은 매우 중요합니다. 이해할 수 없는 모델은 신뢰할 수 없기 때문에 해석 가능한 모델이 필요합니다. 이번 글에서는 Catboost 라이브러리에서 제공하는 모델 해석 기능에 대해 알아보겠습니다.

모델 해석이란?

모델 해석은 기계 학습 모델이 어떻게 작동하는지 이해하고 분석하는 과정을 의미합니다. 해석 가능한 모델은 다른 사람에게 어떻게 설명할 수 있고, 왜 그러한 결정을 내렸는지 이해할 수 있어야 합니다. 따라서 모델의 입력 특성(feature)을 얼마나 잘 해석할 수 있느냐가 중요합니다.

Catboost의 모델 해석 기능

Catboost는 해석 가능한 모델을 제공하기 위해 몇 가지 기능을 제공합니다. 이 중에서 가장 유용한 기능은 다음과 같습니다:

1. Feature Importance(특성 중요도)

Catboost는 모델이 각 특성에 얼마나 의존하는지를 계산하는 특성 중요도(feature importance)를 제공합니다. 이를 통해 어떤 특성이 예측에 가장 영향을 미치는지 파악할 수 있습니다.

import catboost

# 모델을 학습한 후
model = catboost.CatBoostClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# 특성 중요도 계산
importance = model.get_feature_importance()

# 결과 출력
for i in range(len(importance)):
    print(f"Feature {i+1}: {importance[i]}")

2. SHAP(Shapley Additive exPlanations)

Catboost는 SHAP라는 패키지를 사용하여 모델의 예측에 기여하는 각 특성의 값을 해석하는 기능을 제공합니다. SHAP은 각 특성이 모델의 예측에 어떻게 기여하는지 분석하는 데 사용되는 높은 수준의 모델 해석 방법입니다.

import catboost
import shap

# 모델을 학습한 후
model = catboost.CatBoostClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# SHAP 값을 계산
shap_values = model.get_feature_shap_values(X_test)

# SHAP 값을 시각화
shap.summary_plot(shap_values, X_test)

결론

Catboost는 모델 해석을 위한 훌륭한 도구를 제공합니다. 특성 중요도를 통해 각 특성이 모델의 예측에 얼마나 중요한지 확인할 수 있고, SHAP을 사용하여 각 특성의 기여도를 시각화할 수 있습니다. 이를 통해 모델의 예측을 더 잘 이해하고, 더 좋은 결정을 내릴 수 있습니다.

Catboost를 사용하면 모델의 결과에 대해 더욱 신뢰할 수 있으며, 다른 사람에게 모델을 설명하는 데도 도움이 될 것입니다.