u++の備忘録

Microsoft/interpret で Kaggle titanic

次のツイートを見かけて興味を持ったので、取りあえず使ってみました。使い方はGitHubのREADMEに記載がありますが、sklearnの機械学習モデルと同様に fit -> predict します。


Kaggle Kernel

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スコア

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※ 同じ特徴量で LogisticRegression(penalty='l2', solver="sag") を使った時のスコアは 0.66 程度でした

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おわりに

きちんと検証をしていないので、性能についてはあまり言及しませんが、そこそこ良さ気なスコアが出ています。解釈性のための手法を同一パッケージ内に搭載しており手軽に可視化できるのが利点なので、実務などでの選択肢の一つとして今後頭の片隅に置いておこうと思っています。