5 Python-Bibliotheken zur Interpretation von Modellen für maschinelles Lernen

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Das Verständnis des Verhaltens, der Vorhersagen und der Interpretation von Modellen des maschinellen Lernens ist für die Gewährleistung von Fairness und Transparenz bei Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI) von entscheidender Bedeutung. Viele Python-Module bieten Methoden und Werkzeuge zur Interpretation von Modellen. Hier sind fünf zu untersuchen:

Was ist eine Python-Bibliothek?

Eine Python-Bibliothek ist eine Sammlung vorgefertigter Codes, Funktionen und Module, die die Möglichkeiten der Python-Programmierung erweitern. Bibliotheken sind darauf ausgelegt, spezifische Funktionalitäten bereitzustellen, die es Entwicklern erleichtern, verschiedene Aufgaben auszuführen, ohne den gesamten Code von Grund auf neu schreiben zu müssen.

Einer der Vorteile von Python ist die große Vielfalt der bereitgestellten Bibliotheken, mit denen mehrere Anwendungsbereiche abgedeckt werden können. Diese Bibliotheken behandeln verschiedene Themen, darunter wissenschaftliches Rechnen, Webentwicklung, grafische Benutzeroberflächen (GUI), Datenmanipulation und maschinelles Lernen.

Entwickler müssen eine Python-Bibliothek in ihren Python-Code importieren, um sie verwenden zu können. Sie können bereits vorhandene Lösungen verwenden und vermeiden, das Rad neu erfinden zu müssen, indem sie die in der Bibliothek bereitgestellten Funktionen und Klassen nach dem Import nutzen.

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Beispielsweise wird die Pandas-Bibliothek zur Datenmanipulation und -analyse verwendet, während die bekannte NumPy-Bibliothek Funktionen für numerische Berechnungen und Array-Operationen bietet. Ebenso werden die Bibliotheken Scikit-Learn und TensorFlow für maschinelle Lernaufgaben verwendet, und Django ist ein beliebtes Python-Webentwicklungs-Framework.

5 Python-Bibliotheken, die bei der Interpretation von Modellen für maschinelles Lernen helfen

Additive Erklärungen von Shapley

Die kooperative Spieltheorie wird vom bekannten Python-Modul Shapley Additive Explanations (SHAP) verwendet, um die Ergebnisse maschineller Lernmodelle zu interpretieren. Durch die Zuweisung der Beiträge jedes Eingabemerkmals zum Endergebnis bietet es einen konsistenten Rahmen für die Merkmalswichtigkeitsanalyse und interpretiert spezifische Vorhersagen.

Die Summe der SHAP-Werte, die die Konsistenz wahren, bestimmt den Unterschied zwischen der Vorhersage des Modells für eine bestimmte Instanz und der durchschnittlichen Vorhersage.

Lokal interpretierbare modellunabhängige Erklärungen

Local Interpretable Model-Independent Explanations (LIME) ist eine weit verbreitete Bibliothek, die anspruchsvolle Modelle des maschinellen Lernens mit interpretierbaren lokalen Modellen annähert, um deren Interpretation zu unterstützen. Es erstellt gestörte Instanzen in der Nähe eines bestimmten Datenpunkts und verfolgt, wie sich diese Instanzen auf die Vorhersagen des Modells auswirken. LIME kann Aufschluss über das Verhalten des Modells für bestimmte Datenpunkte geben, indem es ein einfaches, interpretierbares Modell an diese gestörten Instanzen anpasst.

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Erklären Sie, als wäre ich 5

Ein Python-Paket namens Explain Like I’m 5 (ELI5) versucht, klare Begründungen für Modelle des maschinellen Lernens zu liefern. Es stellt die Wichtigkeit von Merkmalen mithilfe einer Vielzahl von Methoden bereit, darunter Permutationssignifikanz, baumbasierte Wichtigkeit und lineare Modellkoeffizienten, und unterstützt eine breite Palette von Modellen. Neue und erfahrene Datenwissenschaftler können ELI5 dank seiner einfachen Benutzeroberfläche nutzen.

Gelber Ziegelstein

Yellowbrick ist ein leistungsstarkes Visualisierungspaket, das eine Reihe von Tools zur Interpretation von Modellen für maschinelles Lernen bereitstellt. Es bietet Visualisierungen für eine Vielzahl von Aktivitäten, wie z. B. Merkmalsbedeutung, Residuendiagramme, Klassifizierungsberichte und mehr. Aufgrund der nahtlosen Integration von Yellowbrick mit bekannten Bibliotheken für maschinelles Lernen wie Scikit-Learn ist es einfach, Modelle während ihrer Entwicklung zu analysieren.

PyCaret

Obwohl PyCaret in erster Linie als hochwertige Bibliothek für maschinelles Lernen anerkannt ist, verfügt es auch über Funktionen zur Modellinterpretation. Der gesamte maschinelle Lernprozess ist automatisiert und PyCaret automatisiert die Erstellung von Merkmalssignifikanzdiagrammen, SHAP-Wertvisualisierungen und anderen wichtigen Interpretationshilfen, nachdem das Modell trainiert wurde.