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- Solving the Data Sparsity Problem in Predicting the Success of the Startups with Machine Learning Methods [2.9]
Crunchbaseからの大きなデータセットを用いた機械学習アルゴリズムについて検討する。 その結果、LightGBMとXGBoostは53.03%、52.96%のスコアを獲得している。 これらの発見は、機械学習手法がスタートアップ企業や投資家にどのように役立つかに大きく影響している。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Dec 2021 09:21:32 GMT)- 分析過程や結果、結論には疑問も多いが、やっている事やVCのポートフォリオなどのデータが興味深かった。この手の分析は公開されていない事例が多数あるんだろうなと思う。
- FastSHAP: Real-Time Shapley Value Estimation [25.5]
FastSHAPは、学習された説明モデルを用いて、1つのフォワードパスでShapley値を推定する手法である。 これは、Shapley値の重み付き最小二乗特徴づけにインスパイアされた学習アプローチを通じて、多くの入力を説明するコストを償却する。 これは、桁違いのスピードアップで高品質な説明を生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 15 Jul 2021 16:34:45 GMT)- シャープレイ値を高速に求めようという研究。予測が非常に高速で画像にも有効である点が興味深いもののSHAPを求めるモデルを作るというアプローチが（社会が求める）説明として有効なのか疑問ではある。