데이터과학 삼학년

Counterfactual Explanations은 XAI에서 중요한 개념 중 하나로, 머신러닝 모델의 예측 결과를 해석하는 데 사용됩니다. 이번 글에서는 Counterfactual Explanations의 개념과 예시, 그리고 샘플 코드를 다룰 것입니다. Counterfactual Explanations란? Counterfactual Explanations은 한국어로 "대조적 설명"이라고도 불리며, 머신러닝 모델이 내놓은 결과를 해석하는 방법 중 하나입니다. 머신러닝 모델이 입력 데이터를 기반으로 한 예측을 내놓았을 때, Counterfactual Explanations은 이 예측 결과를 해석하기 위해, 어떤 입력 데이터를 조작하면 예측 결과가 바뀔지 예측하는 방법을 사용합니다. 간단한 예시로, 예측 ..