Понимание поведения, прогнозов и интерпретации моделей машинного обучения необходимо для обеспечения справедливости и прозрачности в приложениях искусственного интеллекта (ИИ). Многие модули Python предлагают методы и инструменты для интерпретации моделей. Вот пять из них, которые следует рассмотреть:

Что такое библиотека Python?

Библиотека Python - это набор заранее написанного кода, функций и модулей, расширяющих возможности программирования на языке Python. Библиотеки предназначены для предоставления определенных функциональных возможностей, облегчая разработчикам выполнение различных задач без написания всего кода с нуля.

Одним из преимуществ Python является большое разнообразие предоставляемых им библиотек, которые могут быть использованы для решения различных прикладных задач. Эти библиотеки затрагивают различные темы, включая научные вычисления, веб-разработку, графические интерфейсы пользователя (GUI), манипулирование данными и машинное обучение.

Чтобы использовать библиотеку Python, разработчики должны импортировать ее в свой Python-код. Они могут использовать уже существующие решения и не изобретать велосипед, применяя функции и классы, предоставляемые библиотекой после их импорта.

Например, библиотека Pandas используется для работы с данными и их анализа, а известная библиотека NumPy предлагает функции для численных вычислений и операций с массивами. Аналогично, библиотеки Scikit-Learn и TensorFlow используются для задач машинного обучения, а Django - это популярный фреймворк для веб-разработки на Python.

5 библиотек Python, помогающих интерпретировать модели машинного обучения

Аддитивные пояснения Шэпли

Теория кооперативных игр используется известным Python-модулем Shapley Additive Explanations (SHAP) для интерпретации результатов моделей машинного обучения. Распределяя вклад каждого входного признака в конечный результат, он предлагает последовательную структуру для анализа важности признаков и интерпретации конкретных предсказаний.

Сумма значений SHAP, поддерживающих согласованность, определяет разницу между предсказанием модели для конкретного экземпляра и средним предсказанием.

SHAP: Объясните любую модель машинного обучения на Python https://t.co/JqL46xxiBY#DataScience #MachineLearning #AI #DeepLearning pic.Twitter.com/A7lBAmkY8Y

- Майк Тамир, доктор философии (@MikeTamir) 27 февраля 2022 г.

Локальные интерпретируемые модельно-независимые объяснения

Local Interpretable Model-Independent Explanations (LIME) - это широко используемая библиотека, которая аппроксимирует сложные модели машинного обучения интерпретируемыми локальными моделями для облегчения их интерпретации. Она создает возмущенные экземпляры вблизи заданной точки данных и отслеживает, как эти экземпляры влияют на предсказания модели. LIME может пролить свет на поведение модели для конкретных точек данных, подогнав к этим возмущенным экземплярам простую, интерпретируемую модель.

Объясните, как будто мне 5 лет

Пакет на языке Python под названием Explain Like I`m 5 (ELI5) призван дать четкое обоснование моделям машинного обучения. Он обеспечивает значимость признаков с помощью различных методик, включая перестановочную значимость, значимость на основе дерева и коэффициенты линейной модели, и поддерживает широкий спектр моделей. Благодаря простому пользовательскому интерфейсу ELI5 могут использовать как новички, так и опытные специалисты по обработке данных.

6. Eli5

ELI5 - это пакет на языке Python, позволяющий отлаживать классификаторы машинного обучения и объяснять их предсказания. Eli5 обеспечивает поддержку многих фреймворков и пакетов машинного обучения, таких как scikit-learn, Keras, XGBoost, LightGBM, CatBoost, lightning, sklearn-crfsuite и др. pic.twitter.com/s9zamGn5N3

- CodewithJain (@CodewithJain) 14 июня 2023 г.

Желтый кирпич

Yellowbrick - это мощный пакет визуализации, предоставляющий набор инструментов для интерпретации моделей машинного обучения. Он предлагает визуализации для различных видов деятельности, например, важности признаков, графики остатков, отчеты о классификации и многое другое. Благодаря тесной интеграции Yellowbrick с известными библиотеками машинного обучения, такими как Scikit-Learn, можно легко анализировать модели в процессе их разработки.

PyCaret

Несмотря на то, что PyCaret признана в первую очередь как высокоуровневая библиотека машинного обучения, она также обладает возможностями интерпретации моделей. Весь процесс машинного обучения автоматизирован, и PyCaret автоматизирует построение графиков значимости признаков, визуализацию значений SHAP и другие важные средства интерпретации после обучения модели.

Источник