[TIL] 김민채_201029

### Today I Learn_39

**1. interpreting ML models by PDP , SHAP**
- 머신러닝 모델을 만든 후 성능 평가를 할 수 있고, feature importance(혹은 permutation importance) 작업을 통해 어떤 features 가 모델 성능에 중요한지 파악할 수 있다.
- 그러나 어떤 features 가 무슨 이유 때문에 모델 성능에 영향을 미쳤는지까지는 알려주지 않는다.
- 보다 직관적으로 모델을 설명하고(PDP), 어떤 features 가 모델 성능에 어떻게 작용을 하였는지 알려주는 게(SHAP)
- 듣는 이에게도 중요하나 직접 모델을 만들고 성능 평가하는 작업자에게도 굉장히 좋은 tool

**2. Impression from Today**
- 대부분 이제 하나씩 배워가는 입장이지만, 나는 특히 시각화엔 매우 약한 편이다.(3D에 안 좋은 기억)
- 수업을 들을 땐 내가 적용할 수 있을지 막막했었는데
오늘 오후 시간을 복습해가면서 생각보다 어렵지 않을 수 있겠단 느낌이 생겼다.
- 더군다나 내 dataset 는 비교적 다른 동기 분들보다 단순하다보니 PDP와 SHAP 을 연습하는데 딱인거 같다.
- 아직 어제 과제인 233a 에서 permutation importance 와 xgboost 를 해결하지 못해서(마음의 큰 짐이지만)
오늘 최선을 다해야 내일 sprint challenge 를 어느 정도 할 수 있으니 힘을 내보겠다.
- 버섯 데이터 어쩌면 살릴 수 있을지도 모르겠다.