5 библиотек Python для интерпретации моделей машинного обучения

5 Python библиотек для машинного обучения

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

Что такое библиотека Python?

Библиотека Python – это набор предварительно написанного кода, функций и модулей, которые расширяют возможности программирования на Python. Библиотеки предназначены для предоставления конкретных функциональных возможностей, что облегчает разработчикам выполнение различных задач без написания всего кода с нуля.

Одно из преимуществ Python – это широкий спектр предоставляемых им библиотек, которые могут быть использованы для решения различных областей применения. Эти библиотеки затрагивают различные темы, включая научные вычисления, веб-разработку, графические пользовательские интерфейсы (GUI), обработку данных и машинное обучение.

Разработчики должны импортировать библиотеку Python в свой код Python, чтобы использовать ее. Они могут использовать готовые решения и избежать повторного изобретения велосипеда, используя функции и классы, предоставленные в библиотеке после их импорта.

• Maker (MKR) сигнализирует о формировании бычьего тренда – не за горами ли $1.300?
• Шибариум Хайп Киты Шиба-Ину раскачивают аппетит, урывают 1 трлн токенов SHIB
• Dogecoin вырастает на 13% после таинственного твита Илона Маска – подробности

Связано: История языка программирования Python

Например, библиотека Pandas используется для обработки и анализа данных, тогда как широко 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 является популярным фреймворком разработки веб-приложений на языке Python.

5 библиотек Python, которые помогают интерпретировать модели машинного обучения

Shapley Additive Explanations

Известный модуль Python Shapley Additive Explanations (SHAP) использует кооперативную теорию игр для интерпретации результатов моделей машинного обучения. Путем распределения вклада от каждого входного признака к окончательному результату он предлагает последовательную систему анализа важности функций и интерпретации конкретных прогнозов.

Сумма значений SHAP, которые поддерживают согласованность, определяет разницу между прогнозом модели для конкретного примера и средним прогнозом.

SHAP: объяснение любой модели машинного обучения на языке Python https://t.co/JqL46xxiBY#DataScience #MachineLearning #AI #DeepLearning pic.twitter.com/A7lBAmkY8Y

— Mike Tamir, PhD (@MikeTamir) 27 февраля 2022 г.

Local Interpretable Model-Independent Explanations

Local Interpretable Model-Independent Explanations (LIME) – это широко используемая библиотека, которая аппроксимирует сложные модели машинного обучения с помощью интерпретируемых локальных моделей для помощи в их интерпретации. Она создает искаженные экземпляры, близкие к заданной точке данных, и отслеживает, как эти экземпляры влияют на прогнозы модели. LIME может прояснить поведение модели для конкретных точек данных, подгоняя простую, интерпретируемую модель к этим искаженным экземплярам.

Связано: Как изучить Python с помощью ChatGPT

Explain Like I’m 5

Пакет Python под названием Explain Like I’m 5 (ELI5) стремится предоставить понятные обоснования для моделей машинного обучения. Он предоставляет важность функций с использованием различных методологий, включая значимость перестановки, важность на основе деревьев и коэффициенты линейных моделей, и поддерживает широкий спектр моделей. Новички и опытные специалисты по обработке данных могут использовать ELI5 благодаря его простому интерфейсу пользователя.

6. Eli5ELI5 – это пакет Python, который помогает отлаживать классификаторы машинного обучения и объяснять их прогнозы. Eli5 поддерживает множество фреймворков и пакетов машинного обучения, таких как scikit-learn, Keras, XGBoost, LightGBM, CatBoost, lightning, sklearn-crfsuite и т. д. pic.twitter.com/s9zamGn5N3

— CodewithJain (@CodewithJain) 14 июня 2023 г.

Yellowbrick

Yellowbrick – это мощный пакет визуализации, который предоставляет набор инструментов для интерпретации моделей машинного обучения. Он предлагает визуализации для различных задач, таких как важность признаков, остаточные графики, отчеты о классификации и другие. Благодаря безупречной интеграции Yellowbrick с известными библиотеками машинного обучения, такими как Scikit-Learn, анализ моделей становится простым в процессе разработки.

PyCaret

Несмотря на то, что PyCaret в основном признается как библиотека машинного обучения высокого уровня, она также обладает возможностями интерпретации моделей. Весь процесс машинного обучения автоматизирован, и PyCaret автоматически создает графики важности признаков, визуализации значений SHAP и другие важные средства интерпретации после обучения модели.

We will continue to update BiLee; if you have any questions or suggestions, please contact us!