[python] 모델의 해석 가능성 및 해석 방법
본 포스트에서는 머신러닝 모델의 해석 가능성과 모델을 해석하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
해석 가능성이란?
머신러닝 모델의 해석 가능성은 그 모델이 내부 동작을 사용자가 이해할 수 있는 형태로 설명할 수 있는 정도를 나타냅니다. 모델이 왜 그런 예측을 내놓았는지를 이해하는 것은 매우 중요합니다. 해석 가능성이 높은 모델은 신뢰할 수 있고, 의사 결정에 영향을 미칠 수 있는 설명을 제공할 수 있습니다.
모델 해석 방법
1. 특성 중요도 분석
특성 중요도 분석은 모델이 예측을 할 때 각 특성의 중요도를 파악하는 것을 의미합니다. 이를 통해 어떤 특성이 모델의 결정에 가장 큰 영향을 주는지 알 수 있습니다.
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
feature_importances = model.feature_importances_
2. 부분 의존성 플롯
부분 의존성 플롯은 특정 특성의 변화가 모델의 예측에 어떤 영향을 미치는지 시각적으로 나타낸 것입니다. 이를 통해 특성의 값이 변할 때 모델의 예측이 어떻게 변화하는지를 이해할 수 있습니다.
3. SHAP (SHapley Additive exPlanations)
SHAP은 모델의 예측을 특성 값의 기여도로 설명하는 방법입니다. 어떤 특성 값이 예측에 긍정적인 영향을 주는지, 부정적인 영향을 주는지를 설명할 수 있습니다.
import shap
explainer = shap.TreeExplainer(model)
shap_values = explainer.shap_values(X)
shap.summary_plot(shap_values, X)
결론
모델을 해석하는 것은 모델의 예측을 믿고 활용하기 위해 매우 중요합니다. 위에서 소개한 방법을 통해 모델의 내부 동작을 이해하고, 의사 결정에 있어서 더 나은 지원을 제공할 수 있습니다.
참고문헌:
- Interpretable Machine Learning: A Guide for Making Black Box Models Explainable
- SHAP (SHapley Additive exPlanations)