KT AIVLE SCHOOL 6주차 AI모델 해석/평가 (3.9 ~ 3.10)

사실 ... 이번 이틀동안 한 강의는....

소신 발언하자면 코딩마스터스의 마감일이 코앞이라 큰 집중을 못했다....

코딩마스터스 문제푸는데 눈이 돌아가버려서 강의 듣는둥 마는둥하면서 진짜 밤샘 코마를 했었던 것 같다..

코마 얘기는 다음으로 미루고 강의 얘기를 해보자면

 

쉬어가는 코너로 알면 좋고! 몰라도 된다! 

 

사실 모델 해석부분은 학부생때 들었던 강의에서 많이 배웠었고... 정보처리기사를 준비하면서도 많이 들었다.

그래서 대충 들어도 이해했던 강의였던 것 같다.

 

간단하게 정리를 해보자면

 

모델 해석 방법에는 여러가지가 있는데 그중에 몇개를 소개하자면

 

1. Feature Importance
2. Partial Dependence Plot(PDP)

3. Permutation Feature Importance(PFI)

가 있고

 

블랙 박스 테스트는  

 

소프트웨어 검사 방법 중 하나로 어떤 소프트웨어를 내부 구조나 작동 원리를 모르는 상태에서 소프트웨어의 동작을 검사하는 방법

 

화이트 박스 테스트는

 

응용 프로그램의 내부 구조와 동작을 검사하는 소프트웨어 테스트 방법

 

 

종류는

 

블랙박스 

1. Random Forest
2. KNN 

등이 있고

 

화이트 박스

1. Linear Regression
2. Decision Trees
3. Logistic Regression

등이 있다.