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今回はROC AUC (Receiver Operating Characteristic curve Area Under the Curve)についてです。 2値分類の機械学習モデルの予測スコア精度指標としてめちゃめちゃ使われる印象があるROC AUCですが、結構説明は難しいですよね。 説明しようとすると、ROC AUC…
Image by Pixabay 今回の記事は前回記事に引き続き因果探索についてです。 前回紹介できなかったcausalnexの$\ell_1-$制約付きのNOTEARS推定、pytorchによるfrom_pandas実装、sklearnライクにNOTEARSを使うことができるDAGRegressor, DAGClassifierについて…
Image by Pixabay 今回の記事は因果探索についてです。 因果探索は、データを与えることで、そのデータの変数間に潜む因果構造を推定しようという手法です。メジャーな手法としては、離散変数に対してベイジアンネットワークや、非ガウス連続変数に対してのL…
Image by Pixabay 今回の記事は、機械学習の公平性 (Fairness)についてです。 機械学習の公平性は、ざっくりいうと、AIによって差別を生まない・助長しないためにAIを公平に作れないかといったことです。例えば、予測結果がセンシティブな変数（状況やタスク…
