interpreter model 중 즉 해석이가능한 머신러닝 모델입니다. Auto score 라는 기법을 설명하려고 합니다. 사실 제가 까먹지 않으려고 하는것인데요 간단히 말해서 이 방법은 랜덤포레스트와 변수선택을 하여서 로지스틱 회귀분석으로 이루어져 변수의 중요도를 평가할수있는 기법으로 생각하시면 될것같습니다. 저자는 임상적인 환경에서의 변수 중요도를 제시하였습니다. 임상적 환경뿐만 아닌 제조업 데이터분석쪽에서도의 변수중요도 파악에 유용할것으로 생각되어집니다. 오토스코어의 과정은 이렇습니다. Module 1 : 기계학습(랜덤포레스트)을 통한 변수 순위 지정 Module 2 : 변수 변환 Module 3 : 점수 파생 Module 4 : 모델 선택 Module 5 : 도메인 지식 기반 점수 미세 조정 M..
