머신 러닝 모델의 해석력을 개선하기 위한 방법

머신 러닝 모델의 해석력이 갖는 중요성

머신 러닝 모델은 예측을 수행하는 과정에서 다양한 변수를 고려하여 결정을 내립니다. 하지만 이러한 결정 과정의 역량이 떨어진다면, 모델이 어떤 특징을 중요하게 고려하고 어떤 판단 근거로 예측을 수행하는지를 이해하기 어렵습니다. 머신 러닝 모델의 해석력을 개선함으로써 그것이 내린 결정을 더욱 신뢰할 수 있고, 결정 과정에 대한 통찰력를 얻을 수 있습니다.
 

변수 중요도 분석

변수 중요도 분석은 머신 러닝 모델에서 각 변수가 예측에 어느 정도 영향을 미치는지를 파악하는 방법입니다. 해당 기법을 통해 조직의 의사 결정자들은 어렵지 않게 주요한 피처를 식별하여 모델의 어떤 특징이 결정에 가장 큰 영향을 미치는지를 확인할 수 있습니다. 
 

부분 의존도 그림(Partial Dependence Plot)

부분 의존도 그림은 특정 피처가 모델 예측에 어떤 영향을 미치는지를 시각적으로 확인하는 방법입니다. 특정 피처 값을 변화시켜가며 모델의 예측 결과를 관찰합니다. 이를 통해 특정 피처의 값이 예측에 어떤 방식으로 기여하는지를 파악할 수 있습니다. 부분 의존도 그림은 모델의 결정 과정을 이해하는 데 큰 도움을 줄 수 있습니다.
 

SHAP 값 분석

SHAP(SHapley Additive exPlanations) 값은 각 피처가 모델 예측에 어느 정도 기여하는지를 정량화하는 방법입니다. SHAP 값은 피처의 영향력을 개별적으로 측정하면서 모델 예측에 대한 설명력을 제공합니다. 그것은 모델의 예측 결과를 해석하고 특정 피처의 기여도를 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
 

의사결정나무 시각화

의사결정나무 시각화는 모델이 어떻게 예측을 수행하는지를 이해하는 데 도움을 줍니다. 결정 경계를 시각화하면 데이터 공간에서 예측 모델 간의 경계를 확인할 수 있습니다. 이를 통해 모델이 특정 이미지를 기반으로 예측을 할 수 있도록 합니다.
 
머신 러닝 모델의 해석력은 신뢰성 있는 결정 과정과 예측 결과를 도출하기 위해 굉장하 중요합니다. 위에서 소개한 방법들은 해석력을 개선하는 데 도움을 주는 기법입니다. 이를 적절히 활용하여 머신 러닝 모델의 내부 결정 과정을 더욱 명확하게 이해하고 의사 결정에 활용할 수 있습니다.