Я продемонстрирую, насколько просто и удобно объяснить прогнозную модель t ensorflow с помощью пакета dalex Python. Введение в эту тему можно найти в Анализ объяснительной модели: изучение, объяснение и изучение прогнозных моделей . По любым вопросам обращайтесь ко мне через LinkedIn или GitHub.
В этом примере мы будем использовать данные из отчета о мировом счастье и спрогнозировать уровень счастья, оцененный в соответствии с экономическим производством, социальной поддержкой и т. Д. Для любой данной страны.
Давайте сначала обучим базовую модель tensorflow, включающую экспериментальный слой нормализации для лучшего соответствия.
Следующим шагом является создание объекта dalex Explainer, который принимает на вход модель и данные.
Теперь мы готовы объяснить модель, используя различные методы: методы уровня модели объясняют глобальное поведение, а методы уровня прогнозирования фокусируются локально на одном наблюдении из данных. Мы можем начать с оценки производительности модели.
Какие функции самые важные? Сравним два метода, один из которых реализован в пакете shap.
Каковы непрерывные отношения между переменными и прогнозами? Мы используем профили частичной зависимости, которые указывают на то, что не всегда чем больше, тем лучше.
А как насчет остатков? Эти графики полезны для визуализации ошибочной модели.
Можно более любопытно узнать о различных атрибутах для конкретной страны,
или несколько стран для сравнения результатов.
Если вас интересует суррогатное приближение, есть возможность создавать пояснения к пакету лайм, используя унифицированный интерфейс.
Наконец, если требуется интерпретируемая модель, мы можем аппроксимировать черный ящик с помощью простого для понимания дерева решений.
Я надеюсь, что это путешествие принесло вам немного счастья, поскольку в настоящее время доступно и удобно объяснять модели прогнозирования. Конечно, в наборе инструментов dalex есть больше объяснений, результатов и графиков. Мы подготовили различные ресурсы, перечисленные в пакете README.
Код этого фрагмента доступен по адресу http://dalex.drwhy.ai/python-dalex-tensorflow.html.
pip install tensorflow dalex shap statsmodels lime scikit-learn
:)
