5 Python bibliotheken voor de interpretatie van machine learning modellen

FFrits 30 juli 2023 16:22

Het begrijpen van machine learning modellen is cruciaal voor eerlijkheid en transparantie in AI-toepassingen. Er zijn veel Python modules die methoden en tools bieden voor de interpretatie van deze modellen. In dit artikel belichten we er vijf.

Wat is een Python bibliotheek?

Een Python bibliotheek is een verzameling van vooraf geschreven code, functies en modules die de mogelijkheden van Python programmeren uitbreiden. Bibliotheken zijn ontworpen om specifieke functionaliteiten te bieden, waardoor het voor ontwikkelaars gemakkelijker wordt om verschillende taken uit te voeren zonder dat ze alle code vanaf nul hoeven te schrijven.

Een van de voordelen van Python is het brede scala aan bibliotheken dat het biedt, die kunnen worden gebruikt om meerdere toepassingsgebieden aan te pakken. Deze bibliotheken behandelen verschillende onderwerpen, waaronder wetenschappelijk rekenwerk, webontwikkeling, grafische gebruikersinterfaces (GUI), datamanipulatie en machine learning.

Ontwikkelaars moeten een Python bibliotheek importeren in hun Python code om het te kunnen gebruiken. Ze kunnen gebruik maken van reeds bestaande oplossingen en voorkomen dat ze het wiel opnieuw uitvinden door gebruik te maken van de functies en klassen die in de bibliotheek worden aangeboden nadat ze zijn geïmporteerd.

De bekende Python module Shapley Additive Explanations (SHAP) gebruikt coöperatieve speltheorie om de resultaten van machine learning modellen te interpreteren. Door bijdragen van elk invoerkenmerk te verdelen naar het eindresultaat, biedt het een consistent kader voor de analyse van kenmerkbelangrijkheid en interpreteert het specifieke voorspellingen.

LIME: Lokale modelinterpretaties

Local Interpretable Model-Independent Explanations (LIME) is een veelgebruikte bibliotheek die complexe machine learning modellen benadert met interpreteerbare lokale modellen om hun interpretatie te vergemakkelijken. Het creëert verstoorde instanties dicht bij een gegeven datapunt en volgt hoe deze instanties de voorspellingen van het model beïnvloeden. LIME kan licht werpen op het gedrag van het model voor specifieke datapunten door een eenvoudig, interpreteerbaar model te passen op deze verstoorde instanties.

ELI5: Eenvoudige modelverklaringen

Het Python pakket genaamd Explain Like I’m 5 (ELI5) streeft ernaar om duidelijke rechtvaardigingen te geven voor machine learning modellen. Het biedt kenmerkbelangrijkheid met behulp van verschillende methodologieën, waaronder het belang van permutatie, op bomen gebaseerde belangrijkheid en lineaire modelcoëfficiënten, en het ondersteunt een breed scala aan modellen. Zowel nieuwe als ervaren datawetenschappers kunnen ELI5 gebruiken dankzij de eenvoudige gebruikersinterface.

Yellowbrick: Visuele modelinterpretatie

Yellowbrick is een krachtig visualisatiepakket dat tools biedt voor het interpreteren van machine learning modellen. Het biedt visualisaties voor een verscheidenheid aan activiteiten, zoals kenmerkbelangrijkheid, restplots, classificatierapporten en meer. Dankzij de naadloze integratie van Yellowbrick met bekende machine learning bibliotheken zoals Scikit-Learn, is het eenvoudig om modellen te analyseren terwijl ze worden ontwikkeld.

PyCaret: Automatisering van modelinterpretatie

PyCaret staat vooral bekend als een high-level machine learning bibliotheek, maar heeft ook modelinterpretatie mogelijkheden. Het automatiseert het gehele machine learning proces en creëert na de training van het model automatisch kenmerkbelangrijkheidsplotjes, SHAP-waardevisualisaties en andere cruciale interpretatiehulpmiddelen.

Meer artikelen

Lees ook

Hier zijn een aantal interessante artikelen op andere sites uit ons netwerk.