Interpretable Modeling 관련하여 찾아던 중 Neural Additive Models: Interpretable Machine Learning with Neural Nets 이라는 논문을 찾아 간단하게 공부하게 되었다. (Spotlight (Top 3%) at NeurIPS 2021) Deep Neural Networks(DNN)이 black-box이기 때문에 healthcare, finance, criminal justice와 같이 고위험군 task에서는 적용가능성에 문제점이 있기에 더욱 더 interpretation 가능한 방법론이 필요하다고 말한다. 기존의 방법론인 LIME과 같은 방법론들은 모델의 behavior에 대한 설명 디테일이 부족하거나, fail to provide a..
GAM이란? Generalized Additive Models (GAMs) are a type of statistical model that extend Generalized Linear Models (GLMs) by allowing the linear predictor to be a sum of smooth functions of the predictor variables. This flexibility makes GAMs highly effective for capturing non-linear relationships between predictors and the response variable. GLM의 연장선이며 smooth function을 추가해 독립변수와 종속변수 간의 non-linear..
GLM이란? / 모델은 어떻게 생겼는가 Generalized Linear Models (GLMs) are a flexible extension of ordinary linear regression models that allow for the response variable to have a non-normal distribution. 여기서 response variable이란 Y(종속변수, 독립변수에 따라 변하는 값)을 뜻한다. 일반적인 선형회귀모델과는 다르게 종속변수가 non-normal 분포를 가질 수 있게 extend 해놓은 것이 GLM이다. 반대로 predictor variable이란 독립변수를 의미한다. 예를 들어, 집값을 예측하는 경우 집의 크기, 교통의 편의성, 집의 연식 등이 predi..
