「Spotifyで学んだSHAPによる特徴重要度分析」

Feature Importance Analysis Using SHAP Learned on Spotify

SHAPを使用して、トップの特徴を特定し、それらが機械学習モデルの予測結果にどのように影響するかを理解する

この記事は、Spotifyでの私の機械学習の論文から学んだ内容を文書化した2部構成の一部です。この研究のために私のモデルを大幅に最適化する方法についてもすぐに入稿される第2の記事もぜひご覧ください。

2年前、Spotifyで私の修士論文の一環として魅力的な研究プロジェクトを行いました。私はいくつかの有用な機械学習の技術を学びましたが、これらはどのデータサイエンティストにも必要なものだと信じています。そして今日、その中の1つを詳しく説明します。

その時、私は6ヶ月間、予測モデルを構築し、その内部構造を解読することに取り組みました。私の目標は、ユーザーが音楽体験に満足している要因を理解することでした。

それは単にユーザーが幸せかどうかを予測することではなく、幸福感に寄与する潜在的な要因を理解することでした。

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わくわくしませんか？私は大いに興奮しました！音楽とユーザーの行動の文脈で機械学習がどのように応用されるかについて多くのことを学びました。

(音楽業界での機械学習の応用に興味がある場合は、Spotifyのトップエキスパートによるこの興味深い研究をぜひおすすめします。必読です！)

テクノロジーにおける機械学習と行動心理学

テクノロジー業界では、私のような研究プロジェクトは非常に一般的です。なぜなら、多くの作業がユーザー/顧客に最適なパーソナライズされた体験を提供することを目指しているからです。

これはしばしば人間の心理に深く入り込むことを意味し、機械学習は人間を理解するための強力なツールになり得ます。

機械学習を心理学や行動科学と組み合わせることで、人間の行動について完全な画像に近づけることができます。

方法

私たちは、人々の反応を予測しようとするモデルを構築します。

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