[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング28 (1002ﾚｽ)
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715: デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ c302-aTVc [101.140.211.35]) [sage] 2020/07/19(日) 10:23:51.53 ID:N0Ciz8Pg0(1) AAS
現実的には再現性が一定以上なら
相関関係であっても有益であるしコントロール可能

元の>>683
683(2): デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Saf1-KX95 [106.130.57.40]) [sage] 2020/07/17(金) 23:01:02.99 ID:qKOLafZwa(1) AAS
企業でデータサイエンスやってるけどディープラーニングとかGBDTとかは使えて当たり前で
むしろモデルの精度よりも背景分布の推定や解釈性、因果推論の方が圧倒的に重要
GBDTの重要度を顧客に出したところでなぜそうなのかを説明できないといけない
は、顧客に説得できる根拠となるかなんで、
んな高次な概念を詰めて勝負したところで、カラフルなパワポの資料に負けたりする
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