5 bibliotecas de Python para la interpretación de modelos de aprendizaje automático en Gate

En el campo de la inteligencia artificial (IA), es crítico entender cómo funcionan los modelos de aprendizaje automático, qué pronostican y cómo interpretarlos. Esto garantiza la equidad y la transparencia en las aplicaciones de IA. Existen muchos módulos de Python que ofrecen métodos y herramientas para la interpretación de modelos. Vamos a considerar cinco de los más prometedores.

¿Qué es la biblioteca Python?

La biblioteca de Python es un conjunto de código, funciones y módulos listos que amplían las capacidades del lenguaje de programación Python. Las bibliotecas están diseñadas para proporcionar funcionalidad específica, permitiendo a los desarrolladores resolver diversas tareas sin necesidad de escribir todo el código desde cero.

Una de las principales ventajas de Python es la riqueza de bibliotecas disponibles, aplicables en diversas áreas. Estas bibliotecas abarcan una amplia gama de temas: desde cálculos científicos y desarrollo web hasta la creación de interfaces gráficas, procesamiento de datos y aprendizaje automático.

Para utilizar la biblioteca de Python, los desarrolladores deben importarla en su código. Después de la importación, pueden aplicar soluciones listas, evitando "reinventar la rueda", utilizando las funciones y clases proporcionadas por la biblioteca.

Por ejemplo, la biblioteca Pandas se utiliza para la manipulación de datos y su análisis, mientras que la popular biblioteca NumPy proporciona funciones para cálculos numéricos y trabajo con arreglos. De manera similar, las bibliotecas Scikit-Learn y TensorFlow se utilizan para tareas de aprendizaje automático, y Django es un marco común para el desarrollo web en Python.

5 bibliotecas de Python para la interpretación de modelos de aprendizaje automático

Explicaciones aditivas de Shapley

El conocido módulo de Python Shapley Additive Explanations (SHAP) aplica la teoría de juegos cooperativos para interpretar los resultados de modelos de aprendizaje automático. Ofrece una estructura coherente para analizar la importancia de las características e interpretar pronósticos específicos, distribuyendo la contribución de cada característica de entrada al resultado final.

La suma de los valores SHAP que garantizan la coherencia determina la diferencia entre la predicción del modelo para una instancia específica y la predicción media.

Explicaciones independientes interpretables locales del modelo

Las explicaciones locales, interpretables e independientes del modelo (LIME) son una biblioteca ampliamente utilizada que aproxima modelos complejos de aprendizaje automático mediante modelos locales interpretables para facilitar su comprensión. Crea instancias distorsionadas cercanas a un punto de datos dado y rastrea cómo estas instancias afectan las predicciones del modelo. LIME puede aclarar el comportamiento del modelo para puntos de datos específicos ajustando un modelo simple e interpretable a estas instancias distorsionadas.

Explica como si tuviera 5 años

El paquete de Python llamado Explain Like I'm 5 (ELI5) busca proporcionar justificaciones claras para los modelos de aprendizaje automático. Define la importancia de las características utilizando diversas metodologías, incluyendo la importancia de permutación, la importancia basada en árboles y los coeficientes de modelos lineales, apoyando una amplia gama de modelos. Gracias a su interfaz de usuario simple, ELI5 puede ser utilizado tanto por principiantes como por expertos en datos.

Yellowbrick

Yellowbrick es un potente paquete de visualización que proporciona un conjunto de herramientas para la interpretación de modelos de aprendizaje automático. Ofrece visualizaciones para diversas tareas, como la importancia de las características, gráficos de residuos, informes de clasificación y mucho más. Gracias a la integración sin problemas de Yellowbrick con bibliotecas de aprendizaje automático conocidas, como Scikit-Learn, analizar modelos durante su desarrollo se vuelve más fácil.

PyCaret

A pesar de que PyCaret es conocido principalmente como una biblioteca de aprendizaje automático de alto nivel, también cuenta con capacidades de interpretación de modelos. PyCaret automatiza todo el proceso de aprendizaje automático, incluyendo la creación automática de gráficos de importancia de características, visualizaciones de valores SHAP y otras herramientas clave de interpretación después de entrenar el modelo.