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内容紹介・もくじなど
著者プロフィール
森下 光之助(モリシタ ミツノスケ)
東京大学大学院経済学研究科で計量経済学を用いた実証分析を学び、経済学修士号を取得。株式会社グリッドに入社し、機械学習を用いたデータ分析プロジェクトに従事。現在はＴＶＩＳＩＯＮ ＩＮＳＩＧＨＴＳ株式会社で執行役員兼データ・テクノロジー本部副本部長。テレビデータの分析、社内データの利活用の促進、データ部門のマネジメントを行っている（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 森下 光之助(モリシタ ミツノスケ)
東京大学大学院経済学研究科で計量経済学を用いた実証分析を学び、経済学修士号を取得。株式会社グリッドに入社し、機械学習を用いたデータ分析プロジェクトに従事。現在はＴＶＩＳＩＯＮ ＩＮＳＩＧＨＴＳ株式会社で執行役員兼データ・テクノロジー本部副本部長。テレビデータの分析、社内データの利活用の促進、データ部門のマネジメントを行っている（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） |
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もくじ情報：１章 機械学習の解釈性とは；２章 線形回帰モデルを通して「解釈性」を理解する；３章 特徴量の重要度を知る―Ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ Ｆｅａｔｕｒｅ Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ；４章 特徴量と予測値の関係を知る―Ｐａｒｔｉａｌ Ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅ；５章 インスタンスごとの異質性をとらえる―Ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ Ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎ；６章 予測の理由を考える―ＳＨａｐｌｅｙ Ａｄｄ…（続く）
もくじ情報：１章 機械学習の解釈性とは；２章 線形回帰モデルを通して「解釈性」を理解する；３章 特徴量の重要度を知る―Ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ Ｆｅａｔｕｒｅ Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ；４章 特徴量と予測値の関係を知る―Ｐａｒｔｉａｌ Ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅ；５章 インスタンスごとの異質性をとらえる―Ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ Ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎ；６章 予測の理由を考える―ＳＨａｐｌｅｙ Ａｄｄｉｔｉｖｅ ｅｘＰｌａｎａｔｉｏｎｓ；付録Ａ Ｒによる分析例―ｔｉｄｙｍｏｄｅｌｓとＤＡＬＥＸで機械学習モデルを解釈する；付録Ｂ 機械学習の解釈手法で線形回帰モデルを解釈する