5 bibliotecas de Python para interpretar modelos de aprendizaje automático

Comprender el comportamiento, las predicciones y la interpretación de los modelos de aprendizaje automático es esencial para garantizar la equidad y la transparencia en las aplicaciones de inteligencia artificial (IA). Muchos módulos de Python ofrecen métodos y herramientas para interpretar modelos. Aquí hay cinco para examinar:

¿Qué es una biblioteca de Python?

Una biblioteca de Python es una colección de código, funciones y módulos escritos previamente que amplían las capacidades de la programación de Python. Las bibliotecas están diseñadas para proporcionar funcionalidades específicas, lo que facilita a los desarrolladores realizar diversas tareas sin tener que escribir todo el código desde cero.

Una de las ventajas de Python es la amplia variedad de bibliotecas que proporciona, que pueden usarse para abordar múltiples áreas de aplicación. Estas bibliotecas abordan varios temas, incluida la computación científica, el desarrollo web, las interfaces gráficas de usuario (GUI), la manipulación de datos y el aprendizaje automático.

Los desarrolladores deben importar una biblioteca de Python en su código de Python para poder usarla. Pueden usar soluciones preexistentes y evitar reinventar la rueda utilizando las funciones y clases provistas en la biblioteca una vez que se hayan importado.

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Por ejemplo, la biblioteca Pandas se utiliza para la manipulación y el análisis de datos, mientras que la conocida biblioteca NumPy ofrece funciones para cálculos numéricos y operaciones de matriz. Del mismo modo, las bibliotecas Scikit-Learn y TensorFlow se emplean para trabajos de aprendizaje automático, y Django es un marco de desarrollo web de Python muy apreciado.

5 bibliotecas de Python que ayudan a interpretar modelos de aprendizaje automático

Explicaciones del aditivo Shapley

La teoría de juegos cooperativos es utilizada por el conocido módulo Shapley Additive Explanations (SHAP) de Python para interpretar los resultados de los modelos de aprendizaje automático. Al asignar contribuciones de cada función de entrada al resultado final, ofrece un marco coherente para el análisis de la importancia de las funciones e interpreta predicciones específicas.

La suma de los valores SHAP, que mantienen la consistencia, determina la diferencia entre la predicción del modelo para una instancia específica y la predicción promedio.

SHAP: Explique cualquier modelo de aprendizaje automático en Python https://t.co/JqL46xxiBY#Ciencia de los datos #Aprendizaje automático #AI #Aprendizaje profundo pic.twitter.com/A7lBAmkY8Y

— Mike Tamir, doctorado (@MikeTamir) Febrero 27, 2022

Explicaciones locales interpretables independientes del modelo

Las explicaciones independientes del modelo local interpretable (LIME) es una biblioteca ampliamente utilizada que aproxima modelos sofisticados de aprendizaje automático con modelos locales interpretables para ayudar en su interpretación. Crea instancias perturbadas cerca de un punto de datos dado y realiza un seguimiento de cómo estas instancias afectan las predicciones del modelo. LIME puede arrojar luz sobre el comportamiento del modelo para puntos de datos particulares ajustando un modelo sencillo e interpretable a estas instancias perturbadas.

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Explicar como si tuviera 5

Un paquete de Python llamado Explain Like I'm 5 (ELI5) busca dar justificaciones claras para los modelos de aprendizaje automático. Proporciona la importancia de las características utilizando una variedad de metodologías, incluida la importancia de la permutación, la importancia basada en árboles y los coeficientes de modelos lineales, y es compatible con una amplia gama de modelos. Los científicos de datos nuevos y experimentados pueden utilizar ELI5 gracias a su sencilla interfaz de usuario.

6. Eli5

ELI5 es un paquete de Python que ayuda a depurar clasificadores de aprendizaje automático y explicar sus predicciones. Eli5 brinda soporte para muchos marcos y paquetes de aprendizaje automático, como scikit-learn, Keras, XGBoost, LightGBM, CatBoost, lightning, sklearn-crfsuite, etc. pic.twitter.com/s9zamGn5N3

- Código con Jain (@CodewithJain) Sábado, Junio 14, 2023

ladrillo amarillo

Yellowbrick es un potente paquete de visualización que proporciona un conjunto de herramientas para interpretar modelos de aprendizaje automático. Ofrece visualizaciones para una variedad de actividades, como la importancia de las características, gráficos residuales, informes de clasificación y más. Como resultado de la perfecta integración de Yellowbrick con conocidas bibliotecas de aprendizaje automático como Scikit-Learn, es sencillo analizar los modelos a medida que se desarrollan.

PyCaret

A pesar de ser reconocido principalmente como una biblioteca de aprendizaje automático de alto nivel, PyCaret también tiene capacidades de interpretación de modelos. Todo el proceso de aprendizaje automático está automatizado, y PyCaret automatiza la creación de gráficos de importancia de características, visualizaciones de valores SHAP y otras ayudas de interpretación cruciales después de que se haya entrenado el modelo.