Entender o comportamento, as previsões e a interpretação dos modelos de machine learning é essencial para garantir justiça e transparência em aplicações de inteligência artificial (IA). Muitos módulos Python oferecem métodos e ferramentas para interpretar modelos. Aqui estão cinco para examinar:

O que é uma biblioteca Python?

Uma biblioteca Python é uma coleção de código pré-escrito, funções e módulos que estendem as capacidades da programação Python. Bibliotecas são projetadas para fornecer funcionalidades específicas, tornando mais fácil para desenvolvedores executarem várias tarefas sem escrever todo o código do zero.

Uma das vantagens do Python é a grande variedade de bibliotecas que ele fornece, que podem ser usadas para abordar múltiplas áreas de aplicação. Essas bibliotecas abordam vários tópicos, incluindo computação científica, desenvolvimento web, interfaces gráficas de usuário (GUI), manipulação de dados e aprendizado de máquina.

Os desenvolvedores devem importar uma biblioteca Python para seu código Python para usá-la. Eles podem usar soluções pré-existentes e evitar reinventar a roda utilizando as funções e classes fornecidas na biblioteca depois que elas foram importadas.

Por exemplo, a biblioteca Pandas é usada para manipulação e análise de dados, enquanto a conhecida biblioteca NumPy oferece funções para cálculos numéricos e operações de array. Da mesma forma, as bibliotecas Scikit-Learn e TensorFlow são empregadas para trabalhos de aprendizado de máquina, e Django é uma estrutura de desenvolvimento web Python muito apreciada.

5 bibliotecas Python que ajudam a interpretar modelos de aprendizado de máquina

Explicações sobre o aditivo Shapley

A teoria dos jogos cooperativos é usada pelo conhecido módulo Python Shapley Additive Explanations (SHAP) para interpretar os resultados de modelos de aprendizado de máquina. Ao alocar contribuições de cada recurso de entrada para o resultado final, ele oferece uma estrutura consistente para análise de importância de recurso e interpreta previsões específicas.

A soma dos valores SHAP, que mantêm a consistência, determina a diferença entre a previsão do modelo para uma instância específica e a previsão média.

SHAP: Explique qualquer modelo de aprendizado de máquina em Python https://t.co/JqL46xxiB#DataScience#MachineLearning#IA#DeepLearning pic.twitter.com/A7lBAmkY8Y

— Mike Tamir, PhD (@MikeTamir) 27 de fevereiro de 2022

Explicações independentes do modelo interpretável local

Local Interpretable Model-Independent Explanations (LIME) é uma biblioteca amplamente usada que aproxima modelos sofisticados de aprendizado de máquina com modelos locais interpretáveis ​​para auxiliar em sua interpretação. Ela cria instâncias perturbadas próximas a um dado ponto de dados e rastreia como essas instâncias afetam as previsões do modelo. O LIME pode lançar luz sobre o comportamento do modelo para pontos de dados específicos ajustando um modelo direto e interpretável a essas instâncias perturbadas.

Explique como se eu tivesse 5 anos

Um pacote Python chamado Explain Like I’m 5 (ELI5) busca dar justificativas claras para modelos de aprendizado de máquina. Ele fornece importância de recursos usando uma variedade de metodologias, incluindo significância de permutação, importância baseada em árvore e coeficientes de modelo linear, e suporta uma ampla gama de modelos. Cientistas de dados novos e experientes podem utilizar o ELI5 graças à sua interface de usuário simples.

6. Eli5ELI5 é um pacote Python que ajuda a depurar classificadores de aprendizado de máquina e explicar suas previsões. Eli5 fornece suporte a muitas estruturas e pacotes de aprendizado de máquina, como scikit-learn, Keras, XGBoost, LightGBM, CatBoost, lightning, sklearn-crfsuite etc pic.twitter.com/s9zamGn5N3

— CodewithJain (@CodewithJain) 14 de junho de 2023

Tijolo amarelo

Yellowbrick é um pacote de visualização potente que fornece um conjunto de ferramentas para interpretar modelos de aprendizado de máquina. Ele oferece visualizações para uma variedade de atividades, como importância de recursos, gráficos residuais, relatórios de classificação e muito mais. Como resultado da integração perfeita do Yellowbrick com bibliotecas de aprendizado de máquina bem conhecidas, como Scikit-Learn, é simples analisar modelos à medida que eles estão sendo desenvolvidos.

PyCaret

Apesar de ser reconhecida principalmente como uma biblioteca de aprendizado de máquina de alto nível, o PyCaret também tem capacidades de interpretação de modelos. Todo o processo de aprendizado de máquina é automatizado, e o PyCaret automatiza a criação de gráficos de significância de recursos, visualizações de valor SHAP e outros auxílios cruciais de interpretação após o modelo ter sido treinado.