Comprendre le comportement, les prédictions et l’interprétation des modèles d’apprentissage automatique est essentiel pour garantir l’équité et la transparence des applications d’intelligence artificielle (IA). De nombreux modules Python offrent méthodes et outils d’interprétation des modèles. En voici cinq à examiner :
Qu’est-ce qu’une bibliothèque Python ?
Une bibliothèque Python est une collection de code, de fonctions et de modules pré-écrits qui étendent les capacités de la programmation Python. Les bibliothèques sont conçues pour fournir des fonctionnalités spécifiques, ce qui permet aux développeurs d’effectuer plus facilement diverses tâches sans écrire tout le code à partir de zéro.
L’un des avantages de Python est la grande variété de bibliothèques qu’il fournit, qui peuvent être utilisées pour traiter plusieurs domaines d’application. Ces bibliothèques abordent divers sujets, notamment le calcul scientifique, le développement Web, les interfaces utilisateur graphiques (GUI), la manipulation de données et apprentissage automatique.
Les développeurs doivent importer une bibliothèque Python dans leur code Python pour pouvoir l’utiliser. Ils peuvent utiliser des solutions préexistantes et éviter de réinventer la roue en utilisant les fonctions et les classes fournies dans la bibliothèque une fois qu’elles ont été importées.
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Par exemple, la bibliothèque Pandas est utilisée pour la manipulation et l’analyse des données, tandis que la célèbre bibliothèque NumPy offre des fonctions pour les calculs numériques et les opérations sur les tableaux. De même, le Scikit-Learn et Bibliothèques TensorFlow sont utilisés pour les travaux d’apprentissage automatique, et Django est un framework de développement Web Python très apprécié.
5 bibliothèques Python qui aident à interpréter les modèles d’apprentissage automatique
Explications sur les additifs de Shapley
La théorie des jeux coopératifs est utilisée par le module Python bien connu Shapley Additive Explanations (SHAP) pour interpréter les résultats des modèles d’apprentissage automatique. En attribuant les contributions de chaque caractéristique d’entrée au résultat final, il offre un cadre cohérent pour l’analyse de l’importance des caractéristiques et interprète des prédictions spécifiques.
La somme des valeurs SHAP, qui maintiennent la cohérence, détermine la différence entre la prédiction du modèle pour une instance spécifique et la prédiction moyenne.
SHAP : Expliquez n’importe quel modèle d’apprentissage automatique en Python https://t.co/JqL46xxiBY#DataScience #MachineLearning #IA #L’apprentissage en profondeur pic.twitter.com/A7lBAmkY8Y
—Mike Tamir, PhD (@MikeTamir) 27 février 2022
Explications locales interprétables indépendantes du modèle
Local Interpretable Model-Independent Explanations (LIME) est une bibliothèque largement utilisée qui rapproche des modèles d’apprentissage automatique sophistiqués avec des modèles locaux interprétables pour faciliter leur interprétation. Il crée des instances perturbées à proximité d’un point de données donné et suit la manière dont ces instances affectent les prédictions du modèle. LIME peut éclairer le comportement du modèle pour des points de données particuliers en ajustant un modèle simple et interprétable à ces instances perturbées.
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Explique comme si j’avais 5 ans
Un package Python appelé Explain Like I’m 5 (ELI5) cherche à donner des justifications claires pour les modèles d’apprentissage automatique. Il fournit l’importance des caractéristiques en utilisant une variété de méthodologies, y compris la signification de permutation, l’importance basée sur l’arbre et les coefficients de modèle linéaire, et il prend en charge une large gamme de modèles. Les data scientists débutants et chevronnés peuvent utiliser ELI5 grâce à son interface utilisateur simple.
6. Eli5
ELI5 est un package Python qui aide à déboguer les classificateurs d’apprentissage automatique et à expliquer leurs prédictions. Eli5 prend en charge de nombreux frameworks et packages d’apprentissage automatique tels que scikit-learn, Keras, XGBoost, LightGBM, CatBoost, lightning, sklearn-crfsuite, etc. pic.twitter.com/s9zamGn5N3
— CodewithJain (@CodewithJain) 14 juin 2023
Brique jaune
Yellowbrick est un package de visualisation puissant qui fournit un ensemble d’outils pour interpréter les modèles d’apprentissage automatique. Il offre des visualisations pour une variété d’activités, telles que l’importance des caractéristiques, les parcelles résiduelles, les rapports de classification et plus encore. Grâce à l’intégration transparente de Yellowbrick avec des bibliothèques d’apprentissage automatique bien connues telles que Scikit-Learn, il est simple d’analyser les modèles au fur et à mesure de leur développement.
PyCaret
Bien qu’il soit principalement reconnu comme une bibliothèque d’apprentissage automatique de haut niveau, PyCaret possède également des capacités d’interprétation de modèles. L’ensemble du processus d’apprentissage automatique est automatisé et PyCaret automatise la création de diagrammes d’importance des caractéristiques, de visualisations de valeurs SHAP et d’autres aides à l’interprétation cruciales après la formation du modèle.
