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xgboost 순위 중요도와 모양의 차이

XGBoost 순위 중요도는 모델의 전체 성능에 대한 기능의 기여도를 강조하는 반면, SHAP(SHapley Additive exPlanations)는 단일 예측에 대한 각 기능의 영향을 설명합니다.

XGBoost 순위 중요도는 트리 모델에 있는 특성의 분할 또는 이득 크기를 기반으로 전체 모델의 예측 성능에 대한 특성의 기여도를 측정하지만 각 특성의 영향 정도를 제공하지는 않습니다. 단일 샘플 예측 기능. 이에 비해 SHAP은 각 예측에 대한 각 특성의 기여도를 계산하고 특정 특성이 예측 값을 증가 또는 감소시키는 이유를 설명하는 게임 이론 기반 설명 방법입니다. XGBoost 순위 중요도는 전반적인 기여도를 강조하는 반면 SHAP는 기능 영향에 대해 보다 자세하고 개인화된 설명을 제공합니다.

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