05 — Links / Resources
研究・執筆・解析を通じて参考にしてきたWebサイトを紹介します。
Supervised Machine Learning for Science
科学研究における教師あり機械学習の活用方法を探究するオンライン書籍(著:Christoph Molnar & Timo Freiesleben)。機械学習を単なる予測ツールとしてではなく、解釈可能性・因果関係・不確実性の定量化を備えた科学ツールとして統合するための理論と実践を解説。CC BY-NC-SA 4.0で公開。
ml-science-book.comInterpretable Machine Learning
ブラックボックスモデルを説明可能にするための包括的ガイド(著:Christoph Molnar)。決定木・線形回帰などの解釈可能なモデルから、LIME・SHAP(Shapley値)などのモデル非依存手法まで幅広く解説。第3版(2024年)では新手法も追加。数学的な前提知識がなくても理解できる構成。
christophm.github.io/interpretable-ml-book