了解機器學習模型的行為、預測和解釋對於確保人工智能(AI) 應用的公平性和透明度至關重要。許多Python 模塊提供了解釋模型的方法和工具。這裡有五個需要檢查的地方：
什麼是Python 庫？
Python 庫是預先編寫的代碼、函數和模塊的集合，可擴展Python 編程的功能。庫旨在提供特定的功能，使開發人員可以更輕鬆地執行各種任務，而無需從頭開始編寫所有代碼。
Python 的優勢之一是它提供了種類繁多的庫，可用於解決多個應用領域的問題。這些庫涉及各種主題，包括科學計算、Web 開發、圖形用戶界面(GUI)、數據操作和機器學習。
開發人員必須將Python 庫導入到他們的Python 代碼中才能使用它。他們可以使用預先存在的解決方案，並在導入後利用庫中提供的函數和類，避免重新發明輪子。
例如，Pandas 庫用於數據操作和分析，而著名的NumPy 庫則提供數值計算和數組操作的函數。同樣，Scikit-Learn 和TensorFlow 庫也用於機器學習工作，而Django 是一個很受歡迎的Python Web 開發框架。
5 個有助於解釋機器學習模型的Python 庫
Shapley 加法解釋
著名的Python 模塊Shapley Additive Explanations (SHAP) 使用合作博弈論來解釋機器學習模型的結果。通過將每個輸入特徵的貢獻分配給最終結果，它為特徵重要性分析提供了一致的框架並解釋了特定的預測。
保持一致性的SHAP 值之和決定了模型對特定實例的預測與平均預測之間的差異。
SHAP：用Python 解釋任何機器學習模型https://t.co/JqL46xxiBY#DataScience #MachineLearning #AI #DeepLearning pic.twitter.com/A7lBAmkY8Y
— 邁克·塔米爾(Mike Tamir) 博士(@MikeTamir) 2022 年2 月27 日
局部可解釋的獨立於模型的解釋
本地可解釋的模型無關解釋(LIME) 是一個廣泛使用的庫，它使用可解釋的本地模型來近似複雜的機器學習模型，以幫助解釋。它創建靠近給定數據點的擾動實例，並跟踪這些實例如何影響模型的預測。 LIME 可以通過將簡單、可解釋的模型擬合到這些受擾動的實例來闡明特定數據點的模型行為。
像我5歲一樣解釋一下
一個名為“Explain Like I’m 5”（ELI5）的Python 包旨在為機器學習模型提供明確的理由。它使用多種方法提供特徵重要性，包括排列重要性、基於樹的重要性和線性模型係數，並且支持多種模型。由於ELI5 簡單的用戶界面，新數據科學家和經驗豐富的數據科學家都可以使用ELI5。
6.伊萊5
ELI5 是一個Python 包，有助於調試機器學習分類器並解釋其預測。 Eli5 為許多機器學習框架和軟件包提供支持，例如scikit-learn、Keras、XGBoost、LightGBM、CatBoost、lightning、sklearn-crfsuite 等pic.twitter.com/s9zamGn5N3
– CodewithJain (@CodewithJain) 2023 年6 月14 日
黃磚
Yellowbrick 是一個強大的可視化包，提供了一組用於解釋機器學習模型的工具。它提供各種活動的可視化，例如特徵重要性、殘差圖、分類報告等。由於Yellowbrick 與Scikit-Learn 等知名機器學習庫無縫集成，因此在開發模型時對其進行分析非常簡單。
皮卡雷特
儘管PyCaret 主要被認為是高級機器學習庫，但它還具有模型解釋功能。整個機器學習過程是自動化的，PyCaret 在模型訓練後自動創建特徵顯著性圖、SHAP 值可視化和其他重要的解釋輔助工具。
資訊來源：由0x資訊編譯自COINTELEGRAPH。版權歸作者Alice Ivey所有，未經許可，不得轉載