Počet záznamov: 1
Porovnanie klasickej analýzy významnosti premenných a interpretácie pomocou SHAP pri modeli XGboost
Názov Porovnanie klasickej analýzy významnosti premenných a interpretácie pomocou SHAP pri modeli XGboost Súbežný názov Comparison of Classic Variable Importance Analysis and Interpretation Using SHAP in an XGBoost Model Autorské údaje Andrej Bednařík Autor Bednařík Andrej EUBFHIKMA - Katedra matematiky a aktuárstva FHI Zdrojový dokument UniPM FHI 2025 : naprojektuj si svoju budúcnosť : "Inovatívne prístupy k vzdelávaniu vo výučbe a projektovom manažmente" : zborník : vedecká konferencia : 8. október 2025 : Aula Ekonomickej univerzity v Bratislave. S. 35-43. - Bratislava : Vydavateľstvo EKONÓM, 2025. ISBN 978-80-225-5287-5 Poznámky VEGA 1/0497/25 Druh dokumentu rozpis článkov z periodík Jazyk dokumentu slovenčina Krajina vydania Slovenská republika Heslá modely * učenie strojové * regresia * analýza regresná * parametre ekonomické * XGBoost * SHAP Anotácia Interpretovateľnosť modelov strojového učenia zohráva kľúčovú úlohu kde je potrebné porozumieť rozhodovaciemu procesu modelu. Tradičné metódy hodnotenia významnosti premenných, ako napríklad Gain alebo Weight používané v rámci modelov typu Gradient Boosted Trees, poskytujú globálny prehľad o dôležitosti vstupných atribútov avšak často nezachytávajú nelineárne vzťahy a interakcie medzi premennými. Cieľom tohto príspevku je porovnať výsledky klasickej analýzy významnosti s interpretáciou založenou na metóde SHAP (SHapley Additive exPlanations) v modeli XGBoost. Analýza bola realizovaná na vybranom dataset-e prostredníctvom trénovania XGBoost modelu a následného vyhodnotenia klasických metód feature importance a výpočtu SHAP hodnôt. Výsledky ukazujú, že SHAP poskytuje detailnejší a konzistentnejší pohľad na vplyv jednotlivých premenných pričom zohľadňuje ich interakcie a prispieva k lepšej interpretovateľnosti modelu. Výsledky sú zároveň využiteľné aj vo výučbe predmetov Neživotné poistenie a Aktuárske prediktívne modely, kde podporujú transparentné vysvetlenie vplyvu rizikových faktorov v modeloch typu XGBoost. Kategória EPC Publikované príspevky na domácich vedeckých konferenciách Báza dát PUBLIKAČNÁ ČINNOSŤ Archív EPC E25 00640-005, kópia plného textu
Názov súboru Veľkosť Typ prístupu PDF zabezpečené 457.3 KB dostupné po prihlásení 
článok
Počet záznamov: 1