Globálne hodnotenie významnosti premenných v modeli XGBoost - Bednařík, Andrej, 1998-
V tomto príspevku predstavujeme systematickú analýzu významnosti vstupných premenných v regresnom modeli využívajúcom algoritmus XGBoost, pričom model bol dopredu optimalizovaný s ohľadom na hyperparametre. Cieľom práce je preskúmať, ako upravené nastavenia modelu (napr. počet stromov, hĺbka, mierka vzorkovania) ovplyvnia poradie a hodnoty významnosti premenných konkrétne metriky Gain a Weight. Výsledky sú kvantifikované pomocou vizualizácií, ktoré ukazujú aké premenné zohrávajú rozhodujúcu rolu vo finálnom modeli a ako robustný je ich príspevok voči zmene parametrov. Zistenia sú zároveň využiteľné aj vo výučbe predmetov Neživotné poistenie a Aktuárske prediktívne modely ako praktická ukážka vplyvu optimalizácie hyperparametrov na interpretáciu významnosti premenných.