아래 내용은 XAI를 공부하며 'XAI 설명 가능한 인공지능, 인공지능을 해부하다' 서적을 요약 정리한 내용입니다. 실습을 통해 본 컴퓨터 세팅에 따라 코드 부분이 다를 수 있습니다. 연관게시글 더보기 1. 설명가능한 인공지능 'XAI'과 개발 준비 2. 모델 생성 및 해석 실습-Xgboost 3. 모델 튜닝하기 앞서 실습한 예제는 XGBClassifier()의 기본 파라미터를 사용하였습니다. 이제 모델 파라미터를 튜닝하면서 최적의 정확도를 찾아보겠습니다. 1. 기본 모델 결과 위 모델은 Glucose와 Age, BMI 피처만 사용해 당뇨를 진단하고 있습니다. 학습에 사용한 피처는 총 6개인데 의사 결정 트리에서 나온 분기는 3가지뿐입니다. 물론 해당 모델은 81.17%의 높은 테스트 정확도를 보이고 있..
