인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 콩나물님.

AutoML 강의에서 발생한 두 가지 질문에 대한 답변을 드리겠습니다.

1. SHAP 값 관련 질문:
   

이미지에서 보시는 바와 같이, “LoyalCH” 피처의 높은 값(분홍색)이 SHAP 값의 음의 영향을 미치는 것으로 해석됩니다. 이는 해당 피처의 값이 크면 클수록 모델의 예측값을 낮추는 방향으로 작용한다는 뜻입니다. 실제로 모델에 대한 해석은 데이터의 분포 및 학습된 패턴에 좌우됩니다. 따라서, loyalch 값이 높을수록 “0”으로 분류될 가능성이 높아진다는 것이 일반적인 해석입니다. 이와 같은 해석은 경험적으로 결정되며, 각 머신러닝 모델에 따라서 다른 결과가 나올 수 있습니다.

2. 코드 오류 수정:
   

코드에서 interpret_model 함수 호출 부분에 의문이 있습니다. PyCaret 라이브러리 사용 시, 해당 함수는 모델의 예측을 해석할 수 있게 도와줍니다. 하지만 코드 문법을 확인해야 하는데, interpret_model 함수에 전달하는 매개변수에서 문제가 발생할 수 있습니다. 주어진 메시지를 기반으로 제안할 수 있는 한 가지 점검 사항은 다음과 같습니다:

• PyCaret 설치 및 업데이트 검토: 최신 버전의 PyCaret을 사용하지 않을 경우, 일부 기능이 작동하지 않을 수 있습니다. pip install pycaret --upgrade를 통해 최신 버전으로 업데이트하세요.
  
• 모델 및 DataFrame 확인: tuned_lgbm 모델과 재현 가능한 데이터가 필요합니다. 사용 중인 모델 객체가 올바르게 생성되었는지, 데이터가 정상적으로 로드되었는지 확인하세요.
  

추가적인 정보를 통해 PyCaret 환경 설정이나 설치 과정에서 문제가 발생한 부분이 있는지 검토하셨으면 합니다.

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