Główne pojęcia
SUBPLEX는 사용자가 하위 집단 수준에서 모델 설명을 시각적으로 분석할 수 있도록 지원하는 시각 분석 도구이다.
Streszczenie
SUBPLEX는 사용자가 기계 학습 모델의 동작을 이해하는 데 도움을 주는 시각 분석 도구이다. 이 도구는 사용자가 모델의 지역 설명을 하위 집단 수준에서 탐색하고 분석할 수 있도록 지원한다.
SUBPLEX의 주요 기능은 다음과 같다:
- 사용자 주도의 특징 선택 및 클러스터링을 통해 지역 설명의 하위 집단을 생성할 수 있다.
- 하위 집단의 지역 설명 패턴을 시각적으로 탐색하고 분석할 수 있다.
- 다양한 하위 집단 간 지역 설명 패턴을 비교할 수 있다.
- 주피터 노트북 환경에 통합되어 데이터 과학 워크플로우에 쉽게 적용할 수 있다.
SUBPLEX는 사용자가 모델의 동작을 이해하고 해석하는 데 도움을 줄 수 있다. 특히 지역 설명을 하위 집단 수준에서 분석함으로써 모델의 전반적인 동작을 파악할 수 있다. 또한 사용자 주도의 특징 선택과 하위 집단 생성을 통해 모델 동작에 대한 심층적인 이해를 얻을 수 있다.
Statystyki
대출 신청 데이터셋에서 "평균 파일 경과 개월 수"는 극단적인 값(50 미만 또는 120 초과)을 가질 때 모델 예측에 더 큰 영향을 미친다.
트위터 감성 분석 모델에서 "woman"이라는 단어가 일부 하위 집단에서 매우 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다.
Cytaty
"SUBPLEX는 전역적 설명(너무 추상적)과 개별 지역 설명(너무 많은 세부 정보)의 간극을 해소하는 데 도움이 되었습니다."
"SUBPLEX의 대화형 탐색 기능을 통해 모델 개발 과정에서 해석 가능성을 더 잘 이해할 수 있었습니다."