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ロジスティック関数や指数関数を経由させる2値分類やポアソン回帰で・・・ 説明変数を標準化させて線形予測子の回帰係数を求めると解釈が難しい・・・というか、説明し難いので・・・ 標準化偏回帰係数 → 偏回帰係数化 → 確率化 → 可視化 を、Berunoulli、Poisson、Binomialに追加しました😎✌️ pic.twitter.com/gW4O73Kilc
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スタートアップの ステージ毎の生存確率と生き残れない主な理由(5/n)シリーズB(生存確率50%) 生存できない理由 ・属人化排除/標準化/仕組み化ができない ・他の経営陣の成長が、CEOの成長に追いつかない ・守りのオペレーション(コーポレート/バック/ミドル)が弱い…
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機械学習モデルの予測の論理はブラックボックスになるから、なんでこの予想にしたん?っていうことは答えてくれないので分類の予測結果を標準化することは、モデルの傾向、予測の論理の癖を掴むのには有効だと思うんだよね。けど、予測結果はそのまま確率として考えたほうがいいんだな~勉強になったわ