TensorFlow 2.0 Alpha : Beginner Tutorials : Estimator :- 勾配ブースティング木: モデル理解 (翻訳/解説)

【TensorFlow 2.0 Alpha: Tutorials: 勾配ブースティング木モデルの理解】
TensorFlow 2.0 の alpha 0 リリースのチュートリアルの翻訳を進めています。
「Estimator」カテゴリーから今回は勾配ブースティング木のモデル理解のためのチュートリアルです。
このチュートリアルでは特徴量重要度と DFC (directional feature contributions) の利用によりブースティング木モデルをどのように解釈するかを学習します。これらのテクニックは特徴量がモデル予測にどのようにインパクトを与えるかの洞察を提供します。また幾つかのモデルについて決定面を見ることによりブースティング木モデルがデータセットにどのように fit するかについての直感を得ることも目標です。
チュートリアルは「ML 基本」「画像」…「Estimator」等の幾つかのカテゴリーに分かれています。TF 1.x のチュートリアルをベースに改訂されたものと新規に追加されたドキュメントの両者があります。
http://tensorflow.classcat.com/2019/04/04/tf20-alpha-tutorials-estimators-boosted-trees-model-understanding/?fbclid=IwAR39VyWeV_DCvZxlJ-4JSWDk-vdO41KwdUXLJ4DF66kPLVPoK8ppx0j9W10