Машинное обучение. Семинар 7. Shap values

Ссылка на материалы занятия: github.com/girafe-ai/ml-mipt/...
Лекция: • Машинное обучение 7. G...
Лекции по машинному обучению: • Машинное обучение, осн...
Семинары по машинному обучению: • Машинное обучение, осн...
Семинарист: Даниил Поляков
Монтаж: Роман Климовицкий

[@user-np9cm9nu6e]

Даниил молодец 👍 всё так подробно объяснил, по полочкам разложил, спасибо

[@user-dm9hc1nk3b]

Тайм-коды: 00:00:00 Приветствие 00:00:50 Идея оценки важности признаков 00:08:48 Математическая постановка 00:12:36 Исследование реальных данных 00:17:42 1. Онкологические заболевания 00:25:12 2. Эмоциональная окраска текстов 00:30:30 3. Победы команд в игре LoL 00:37:44 Важность признаков для отдельных объектов 00:44:36 4. Заболевания пациентов 00:57:20 Другие типы графиков 01:01:14 5. MNIST, ImageNet

[@MosbkaTV]

Круто!

[@user-mx8pn1ky5s]

Прикольный инструмент конечно, осталось освоить его еще

[@dmitrytkachuk2304]

спасибо за лекцию, благодаря вашему обьяснению понятно как шап работает с числовыми фичами, но как можно интерпретировать результат с категориальными переменными?

[@user-li8kb9lu2i]

Где можно найти ссылку на статью, о которой говорится в видео? Выложены ли ноутбуки с этого занятия?

[@Splish_Splash]

Статья: towardsdatascience.com/one-feature-attribution-method-to-supposedly-rule-them-all-shapley-values-f3e04534983d Нотбуки: github.com/slundberg/shap/tree/master/notebooks

[@dimon120798]

Ребят, а 5 и 6 семинар не записался?

[@lectory_fpmi]

Пятый семинар был совмещен с лекцией и находится в лекционном плейлисте. Шестой, к сожалению, записан не был.

[@karatemoscow]

обычно говорят разделяющей спобностью. дифференцирующая способность как то режет слух конечно