Ceek.jp Altmetrics (α ver.)
文献ランキング
合計
1ヶ月間
1週間
1日間
文献カレンダー
新着文献
すべて
2 Users
5 Users
10 Users
新着投稿
Yahoo!知恵袋
レファレンス協同データベース
教えて!goo
はてなブックマーク
OKWave
Twitter
Wikipedia
検索
ウェブ検索
ニュース検索
ホーム
文献詳細
6
0
0
0
決定木モデルの解釈におけるSHAP値の有用性の検証
著者
吉田 秀穂
田嶋 優樹
今井 優作
出版者
人工知能学会
雑誌
2020年度 人工知能学会全国大会(第34回)
巻号頁・発行日
2020-04-01
言及状況
変動(ピーク前後)
変動(月別)
分布
Twitter
(6 users, 6 posts, 36 favorites)
特徴量の解像度(カーディナリティ)が低い場合は、feature impotanceが低く出やすいの知らんかった、安易に何も考えずにfeature importanceで特徴選ぶのやめよう... https://t.co/XgMmr64K8C https://t.co/WkDJKJHi3B #JSAI2020
収集済み URL リスト
https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2020/subject/3E5-GS-2-04/tables
(6)