解釈可能なAutoML

性能-解釈可能性のトレードオフ

AutoMLにおける根本的ジレンマで、予測精度の向上はモデルの解釈可能性の低下を伴うことが多く、ユースケースに応じて最適なバランスが必要とされる。

← 戻る