TensorFlow 2.0 : 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 初級 Tutorials : Estimator】
◆ 勾配ブースティング木: モデル理解
TensorFlow 2.0 ステーブル版がリリースされ、チュートリアルやガイド等のドキュメントの最終的な翻訳をしています。
今回は初級チュートリアルの「Estimator」カテゴリーの中から、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。

初級チュートリアルは「Keras ML 基本」「データのロードと前処理」「Estimator」のカテゴリーに分かれています。

http://tensorflow.classcat.com/2019/10/11/tf20-tutorials-estimator-boosted-trees-model-understanding/?fbclid=IwAR2cPqGiomIFEA3N6iNy8_T3TOeu78eB4iBY8KYCpNpRh2Lwxx96tW-NP-8