次のツイートを見かけて興味を持ったので、取りあえず使ってみました。使い方はGitHubのREADMEに記載がありますが、sklearnの機械学習モデルと同様に fit -> predict します。
Microsoftが、解釈性が高くかつ精度も高いBoostingのモデル(Explainable Boosting Machine=EBM)をOSSで公開。LIMEやSHAPといった解釈を行うための手法も搭載しており、モデルの挙動も簡単に可視化することができる。https://t.co/ghQuLwTNCj
— piqcy (@icoxfog417) June 27, 2019
Kaggle Kernel
おわりに
きちんと検証をしていないので、性能についてはあまり言及しませんが、そこそこ良さ気なスコアが出ています。解釈性のための手法を同一パッケージ内に搭載しており手軽に可視化できるのが利点なので、実務などでの選択肢の一つとして今後頭の片隅に置いておこうと思っています。
