5 thư viện Python giải thích các mô hình học máy

Các thư viện Python có thể diễn giải và giải thích các mô hình máy học cung cấp thông tin chi tiết có giá trị về các dự đoán của chúng và đảm bảo tính minh bạch trong các ứng dụng AI.

Hiểu được hành vi, dự đoán và diễn giải của các mô hình máy học là điều cần thiết để đảm bảo tính công bằng và minh bạch trong các ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI). Nhiều mô-đun Python cung cấp các phương thức và công cụ để diễn giải các mô hình. Dưới đây là năm để test:

Thư viện Python là gì?

Thư viện Python là tập hợp các mã, hàm và mô-đun viết sẵn giúp mở rộng khả năng lập trình Python. Các thư viện được thiết kế để cung cấp các chức năng cụ thể, giúp các nhà phát triển thực hiện các tác vụ khác nhau dễ dàng hơn mà không cần viết tất cả mã từ đầu.

Một trong những ưu điểm của Python là nó cung cấp rất nhiều thư viện, có thể được sử dụng để xử lý nhiều lĩnh vực ứng dụng. Các thư viện này giải quyết các chủ đề khác nhau, bao gồm điện toán khoa học, phát triển web, giao diện người dùng đồ họa (GUI), thao tác dữ liệu và học máy.

Nhà phát triển phải nhập thư viện Python vào mã Python của họ để sử dụng. Họ có thể sử dụng các giải pháp có sẵn và tránh phát minh lại bánh xe bằng cách sử dụng các hàm và lớp được cung cấp trong thư viện sau khi chúng được nhập.

Ví dụ: thư viện Pandas được sử dụng để thao tác và phân tích dữ liệu, trong khi thư viện NumPy nổi tiếng cung cấp các hàm cho tính toán số và hoạt động mảng. Tương tự, các thư viện Scikit-Learn và TensorFlow được sử dụng cho các công việc học máy và Django là một khung phát triển web Python phổ biến.

5 thư viện Python giúp diễn giải các mô hình máy học

Giải thích phụ gia Shapley

Lý thuyết trò chơi hợp tác được mô-đun Python nổi tiếng Shapley Additive Explanations (SHAP) sử dụng để diễn giải kết quả của các mô hình máy học. Bằng cách phân bổ đóng góp từ mỗi tính năng đầu vào cho kết quả cuối cùng, nó cung cấp một khuôn khổ nhất quán để phân tích tầm quan trọng của tính năng và diễn giải các dự đoán cụ thể.

Tổng giá trị SHAP, duy trì tính nhất quán, xác định sự khác biệt giữa dự đoán mô hình cho một trường hợp cụ thể và dự đoán trung bình.

SHAP: Explain Any Machine Learning Model in Python https://t.co/JqL46xxiBY#DataScience #MachineLearning #AI #DeepLearning pic.twitter.com/A7lBAmkY8Y

— Mike Tamir, PhD (@MikeTamir) February 27, 2022

Giải thích độc lập với mô hình có thể diễn giải cục bộ

Giải thích độc lập với mô hình có thể diễn giải cục bộ (LIME) là một thư viện được sử dụng rộng rãi ước tính các mô hình máy học phức tạp với các mô hình cục bộ có thể diễn giải để hỗ trợ việc diễn giải chúng. Nó tạo ra các phiên bản bị xáo trộn gần với một điểm dữ liệu nhất định và theo dõi cách các phiên bản này ảnh hưởng đến các dự đoán của mô hình. LIME có thể làm sáng tỏ hành vi của mô hình đối với các điểm dữ liệu cụ thể bằng cách điều chỉnh một mô hình đơn giản, dễ hiểu cho các trường hợp nhiễu loạn này.

Giải thích như tôi 5 tuổi

Một gói Python có tên là Giải thích như tôi 5 (ELI5) tìm cách đưa ra lời giải thích rõ ràng cho các mô hình máy học. Nó cung cấp tầm quan trọng của tính năng bằng nhiều phương pháp khác nhau, bao gồm tầm quan trọng hoán vị, tầm quan trọng dựa trên cây và hệ số mô hình tuyến tính và nó hỗ trợ nhiều loại mô hình. Các nhà khoa học dữ liệu mới và dày dạn kinh nghiệm có thể sử dụng ELI5 nhờ giao diện người dùng đơn giản của nó.

6. Eli5

ELI5 is a Python package that helps to debug machine learning classifiers and explain their predictions. Eli5 provides support to many machine learning frameworks and packages such as scikit-learn, Keras, XGBoost, LightGBM, CatBoost, lightning, sklearn-crfsuite etc pic.twitter.com/s9zamGn5N3

— CodewithJain (@CodewithJain) June 14, 2023

gạch vàng

Yellowbrick là một gói trực quan mạnh mẽ cung cấp một bộ công cụ để diễn giải các mô hình máy học. Nó cung cấp trực quan hóa cho nhiều hoạt động, chẳng hạn như tầm quan trọng của tính năng, biểu đồ còn lại, báo cáo phân loại, v.v. Nhờ sự tích hợp liền mạch của Yellowbrick với các thư viện máy học nổi tiếng như Scikit-Learn, thật đơn giản để phân tích các mô hình khi chúng đang được phát triển.

PyCaret

bất chấp việc chủ yếu được công nhận là thư viện máy học cấp cao, PyCaret cũng có khả năng diễn giải mô hình. Toàn bộ quy trình máy học được tự động hóa và PyCaret tự động hóa việc tạo các biểu đồ ý nghĩa của tính năng, trực quan hóa giá trị SHAP và các công cụ hỗ trợ diễn giải quan trọng khác sau khi mô hình đã được đào tạo.

Theo CoinTelegraph