ต้องใช้ partial dependence อธิบายฟีเจอร์ที่สัมพันธ์กับฟีเจอร์อื่นมาก ควรทำอย่างไร — ข้อสรุปใดสะท้อนเงื่อนไขสำคัญของวิธีการนี้

ตีความเส้นเฉลี่ยเป็น causal effect ของฟีเจอร์ โดยไม่รายงานช่วงความไม่แน่นอนของผล
ตีความอย่างระวังและตรวจ ICE/ช่วงข้อมูล เพราะอาจประเมินชุดค่าที่แทบไม่เกิดจริง
ใช้ค่าตลอดช่วงแกนแม้เป็น combination ที่ไม่ปรากฏในข้อมูล และไม่ตรวจผลกระทบต่อกลุ่มย่อย
ดู PDP เฉลี่ยอย่างเดียวโดยไม่ตรวจ ICE หรือ distribution ของฟีเจอร์

เฉลยอธิบาย

Inspection: permutation importance and partial dependence อธิบายว่าเครื่องมืออธิบายโมเดลต้องตีความร่วมกับความสัมพันธ์ระหว่างฟีเจอร์และข้อจำกัดของข้อมูลที่นำมาคำนวณ เมื่อนำมาใช้กับโจทย์จึงต้องเลือก “ตีความอย่างระวังและตรวจ ICE/ช่วงข้อมูล เพราะอาจประเมินชุดค่าที่แทบไม่เกิดจริง” ส่วนตัวเลือกอื่นใช้ข้อมูลผิดช่วง เลือกเมตริกไม่ตรงเป้าหมาย หรือข้ามการตรวจผลกระทบที่จำเป็น

ข้อสอบอื่นในวิชาวิทยาการข้อมูล (Data Science)

ดูข้อสอบวิชานี้ทั้งหมด →