Анализ средств для интерпретирования моделей машинного обучения при анализе табличных данных : магистерская диссертация

Abstract

Цель работы – анализ средств для интерпретирования моделей машинного обучения и их практического применения для интерпретирования результатов моделей машинного обучения при анализе табличных данных. Объект исследования – средства для интерпретирования моделей машинного обучения. Методы исследования: теоретический анализ литературы по теме исследования, изучение документации библиотек машинного обучения, классификация исследуемых методов, экспериментальный включающий проведение исследовательского анализа данных, обучение моделей машинного обучения и применение интерпретирования, обобщение полученных данных и их сравнение. Результаты работы: подготовлен обзор и практическое руководство по интерпретации результатов машинного обучения для табличных данных. Выпускная квалификационная работа выполнена в текстовом редакторе Microsoft Word и представлена в твердой копии.

The purpose of the work is to analyze tools for interpreting machine learning models and their practical application for interpreting the results of machine learning models when analyzing tabular data. The object of study is tools for interpreting machine learning models. Research methods: theoretical analysis of literature on the research topic, study of documentation of machine learning libraries, classification of methods being studied, experimental, including conducting exploratory data analysis, training machine learning models and applying interpretation, summarizing the data obtained and comparison. their. Results of the work: a review and practical guidance on interpreting the results of machine learning of tabular data has been prepared. The final qualifying work was completed in the text editor Microsoft Word and presented on paper.