JKISeason3-18

<p><strong>Explaining Cancer Predictions</strong></p><p><strong>Challenge 18</strong></p><p><br><strong>Level: </strong>Hard<br><br><strong>Description: </strong>You work as a researcher creating models to identify whether a breast tumor is benign or malign, based on anonymized patient data. Besides obtaining a classifier that works very well for both benign and malign cases, you must be able to explain how different feature values impact your results. Experiment with <strong>LIME</strong> and visualization techniques to explain your predictions and make your research more transparent. <strong>Hint:</strong> Learn more about this problem's data attributes <strong>here</strong>.</p><p></p><p>がん予測の説明 チャレンジ18 レベル：ハード 説明 あなたは研究者として、匿名化された患者データに基づいて、乳腺腫瘍が良性か悪性かを識別するモデルを作成しています。 良性と悪性の両方のケースで非常によく機能する分類器を得ることに加えて、異なる特徴値が結果にどのような影響を与えるかを説明できなければなりません。 予測を説明し、研究をより透明化するために、LIMEや可視化テクニックを試してみましょう。 ヒント：この問題のデータ属性については、こちらをご覧ください。</p>