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의사결정나무는 if-then 분기가 5단계를 넘어가면 해석하기 어려워진다. 또한, 사운드나 이미지, 비디오, 텍스트와 같은 비정형 데이터에서는 성능이 나빠지는 경향이 있다. (p.92) 주어진 데이터셋에 대해 가능한 모델이 많은 이 문제는 좋은 모델의 다중성과 라쇼몽 효과라는 두가지 이름으로 불린다. 라쇼몽 효과는 과소특정화라는 또 다른 문제와도 관련이 있는데, 초매개변수 조정과 검증 데이터 기반 모델 선택은 테스트 시나리오에서는 괜찮아 보이지만, 실제로는 실패하는 모델이 만들어지는 것을 의미한다.(p.92) 사후 설명의 단점 3가지모델을 이해할 수 없으면 설명도 할 수 없다머신러닝 모델은 너무 복잡해서 정확하게 요약할 수 없다머신러닝 시스템에 관한 설명 정보를 광범위한 사용자와 이해관계자에게 전달하기 ..