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 Tools zur Interpretation von Modellen. Hier sind fünf davon, die Sie sich ansehen sollten:
Was ist eine Python-Bibliothek?
Eine Python-Bibliothek ist eine Sammlung vorgefertigten Codes, Funktionen und Modulen, die die Möglichkeiten der Python-Programmierung erweitern. Bibliotheken sind darauf ausgelegt, bestimmte Funktionen bereitzustellen, sodass Entwickler verschiedene Aufgaben einfacher ausführen können, ohne den gesamten Code von Grund auf neu schreiben zu müssen.
Einer der Vorteile von Python ist die große Vielfalt an Bibliotheken, die es bietet und die für viele Anwendungsbereiche eingesetzt werden können. Diese Bibliotheken decken verschiedene Themen ab, 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 müssen das Rad nicht neu erfinden, indem sie die in der Bibliothek bereitgestellten Funktionen und Klassen verwenden, nachdem sie importiert wurden.
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 Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken für maschinelles Lernen eingesetzt, und Django ist ein beliebtes Python-Framework für die Webentwicklung.
5 Python-Bibliotheken, die bei der Interpretation von Modellen des maschinellen Lernens helfen
Shapley Additive Erklärungen
Die kooperative Spieltheorie wird vom bekannten Python-Modul Shapley Additive Explanations (SHAP) verwendet, um die Ergebnisse von Modellen des maschinellen Lernens zu interpretieren. Durch die Zuordnung von Beiträgen jedes Eingabemerkmals zum Endergebnis bietet es einen konsistenten Rahmen für die Analyse der Merkmalswichtigkeit und interpretiert spezifische Vorhersagen.
Die Summe der SHAP-Werte, die die Konsistenz aufrechterhalten, bestimmt die Differenz zwischen der Vorhersage des Modells für eine bestimmte Instanz und der durchschnittlichen Vorhersage.
SHAP: Erklären Sie jedes maschinelle Lernmodell in Python https://t.co/JqL46xxiB#DataScience#MachineLearning#AI#DeepLearning pic.twitter.com/A7lBAmkY8Y
– Mike Tamir, PhD (@MikeTamir), 27. Februar 2022
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 approximiert, um deren Interpretation zu erleichtern. Sie 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.
Erkläre es, als wäre ich 5
Ein Python-Paket namens Explain Like I’m 5 (ELI5) soll klare Begründungen für Modelle des maschinellen Lernens liefern. Es ermittelt die Merkmalsrelevanz mithilfe verschiedener Methoden, 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.
6. Eli5ELI5 ist ein Python-Paket, das beim Debuggen von Machine-Learning-Klassifikatoren hilft und ihre Vorhersagen erklärt. Eli5 unterstützt viele Machine-Learning-Frameworks und -Pakete wie scikit-learn, Keras, XGBoost, LightGBM, CatBoost, Lightning, sklearn-crfsuite usw. pic.twitter.com/s9zamGn5N3
— CodewithJain (@CodewithJain), 14. Juni 2023
Gelber Ziegel
Yellowbrick ist ein leistungsstarkes Visualisierungspaket, das eine Reihe von Tools zur Interpretation von Machine-Learning-Modellen bietet. Es bietet Visualisierungen für eine Vielzahl von Aktivitäten, wie z. B. Merkmalsrelevanz, Residuendiagramme, Klassifizierungsberichte und mehr. Dank der nahtlosen Integration von Yellowbrick in bekannte Machine-Learning-Bibliotheken wie Scikit-Learn ist es einfach, Modelle während ihrer Entwicklung zu analysieren.
PyCaret
Obwohl PyCaret in erster Linie als hochrangige Bibliothek für maschinelles Lernen gilt, 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.