Qlik Cloud（クリッククラウド）：Qlik AutoML シリーズ：予測モデルの作成その3(2分半動画）

このビデオでは、QlikのMike Taralloが、Qlik AutoMLにおける説明可能性データに焦点を当て、Qlik Tips and Tricksシリーズを続けます。前回のビデオでは予測アプリの作成方法について説明しましたが、今回は機械学習における重要な概念であるシャップデータについて説明します。2種類のShapデータについて説明します： Prediction ShapとCoordinate Shapの2種類のShapデータについて説明し、これらのデータポイントが、注文の出荷が遅れるかどうかなど、モデルの判断にどのような洞察を与えるかを実演します。視聴者は、予測アプリに説明可能性データを追加し、意味のある視覚化を作成する方法も学ぶことができます。

00:00 - はじめに、いままでの動画のまとめ
00:25 - 説明性とSHAPデータ
00:57 - SHAP値の説明
01:17 - 機能が与える予測へのインパクト
01:38 - 予測Shap: 機能を細かく
02:02 - プラスとマイナスのShap値
02:17 - Shapの連携：分析をピボットされたデータで

Qlik さんのもとのページです：
https://youtu.be/ZQavODb0fbQ?si=oexMYDe698-PogTA


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