AI 용어집
인공지능 완전 사전
Conditional Feature Importance
Variante de l'importance des caractéristiques tenant compte des dépendances conditionnelles entre variables, fournissant des estimations plus fiables en présence de corrélations.
Partial Dependence Function
Fonction mathématique sous-jacente au PDP, formalisant l'espérance conditionnelle de la prédiction du modèle étant données les valeurs spécifiques de certaines caractéristiques.
Feature Effect Analysis
Étude complète de l'impact directionnel, monotone ou non-linéaire de chaque caractéristique sur les prédictions du modèle à travers l'ensemble de sa plage de valeurs.
Aggregated SHAP Values
Synthèse des contributions SHAP individuelles pour chaque caractéristique sur l'ensemble du jeu de données, fournissant une mesure d'importance globale théoriquement fondée en théorie des jeux.
Feature Distribution Analysis
Examen de la manière dont la distribution des caractéristiques influence l'importance et les effets mesurés, essentiel pour valider la robustesse des interprétations globales.