머신러닝 기초 17 - Ensemble Learning - 주요변수 추출 (feature importance - Shap value) 2

머신러닝 기초 17 - Ensemble Learning - 주요변수 추출 (feature importance - Shap value) 2feature importance의 기준을 뽑는 문제점은 변수 추출 결과의 consistency (일관성)하지 않아 어떤 변수가 중요한지 알 수 없었습니다.이 단점을 보완하기 위해 Shap value이 나왔고, consistency (일관성) 한 특성이 있습니다.Shap value 개념Shap value는 연합게임 이론에서 나온 것으로 게임이론의 Goal, Player, Payout을 머신러닝 모델에 적용한 것입니다.Goal을 성취하기 위해 Player들이 협업을 하는데,전체 포상금을 배당하기 위해 특정 Player의 기여도를 측정하는 것이죠.머신러닝 모델에 적용해보면 Feature(변수)로 Prediction(예..........

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