모델의 설명 가능성을 고려하기 위해 특성 재선택 과정에서 다음과 같은 접근 방법을 활용할 수 있습니다:
Interpretability Metrics: 모델의 설명 가능성을 측정하는 메트릭을 도입하여 특성 선택 과정에서 설명 가능성을 고려할 수 있습니다. 이러한 메트릭은 모델의 예측을 해석하고 설명하는 데 도움이 됩니다.
Feature Importance Visualization: 특성의 중요성을 시각화하여 모델이 어떤 특성을 기반으로 예측을 수행하는지 이해할 수 있습니다. 이를 통해 모델의 설명 가능성을 향상시킬 수 있습니다.
Local Explanations: 개별 예측에 대한 설명을 제공하는 로컬 설명 기법을 활용하여 모델의 예측을 개별적으로 이해할 수 있습니다. 이를 통해 모델의 동작을 더 잘 이해하고 설명할 수 있습니다.
모델의 설명 가능성을 고려하면서 특성 재선택을 수행함으로써 모델의 투명성을 높일 수 있습니다.