plots.scatter(shap_values[:,'RM'], color=shap_values) # 以下でも似たグラフが描画できる。ヒストグラムは付いてこない shap.dependence_plot('RM', shap_values_ar, X_train, show=True) 終わりにSHAPそのものについては調べたものの、Permutation importanceやランダムフォレストで出力され...
scatter(tmp_df['col1'], tmp_df['col2'], label = v, color = colors[i]) plt.legend(fontsize = 30) 結果はこちらです。記事の媒体毎にクラスターが存在していることが可視化できています。 Next その他の次元削減アルゴリズムについてもまとめられたいいなと思っています。最後まで...
SVMは単回帰やロジスティック回帰よりも背景の数学的理解が必要なため、そこまで深くは記載できていませんが、ここまでの理解だけでも、以前より理解の深化の助けになりましたら幸いです。 Register as a new user and use Qiita more conveniently ...